spss進(jìn)行主成分分析

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1、利用SPSS進(jìn)行主成分分析【例子】以全國(guó)31個(gè)省市的8項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為例，進(jìn)行主成分分析。第一步：錄入或調(diào)入數(shù)據(jù)（圖1）。圖1原始數(shù)據(jù)（未經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化）第二步：打開“因子分析”對(duì)話框。沿著主菜單的“Analyze→DataReduction→Factor”的路徑（圖2）打開因子分析選項(xiàng)框（圖3）。圖2打開因子分析對(duì)話框的路徑12圖3因子分析選項(xiàng)框第三步：選項(xiàng)設(shè)置。首先，在源變量框中選中需要進(jìn)行分析的變量，點(diǎn)擊右邊的箭頭符號(hào)，將需要的變量調(diào)入變量（Variables）欄中（圖3）。在本例中，全部8個(gè)變量都要用上，故全部調(diào)入（圖4）。因無

2、特殊需要，故不必理會(huì)“Value”欄。下面逐項(xiàng)設(shè)置。圖4將變量移到變量欄以后⒈設(shè)置Descriptives選項(xiàng)。單擊Descriptives按鈕（圖4），彈出Descriptives對(duì)話框（圖5）。12圖5描述選項(xiàng)框在Statistics欄中選中Univariatedescriptives復(fù)選項(xiàng)，則輸出結(jié)果中將會(huì)給出原始數(shù)據(jù)的抽樣均值、方差和樣本數(shù)目（這一欄結(jié)果可供檢驗(yàn)參考）；選中Initialsolution復(fù)選項(xiàng)，則會(huì)給出主成分載荷的公因子方差（這一欄數(shù)據(jù)分析時(shí)有用）。在CorrelationMatrix欄中，選中Coef

3、ficients復(fù)選項(xiàng)，則會(huì)給出原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣（分析時(shí)可參考）；選中Determinant復(fù)選項(xiàng)，則會(huì)給出相關(guān)系數(shù)矩陣的行列式，如果希望在Excel中對(duì)某些計(jì)算過程進(jìn)行了解，可選此項(xiàng)，否則用途不大。其它復(fù)選項(xiàng)一般不用，但在特殊情況下可以用到（本例不選）。設(shè)置完成以后，單擊Continue按鈕完成設(shè)置（圖5）。⒉設(shè)置Extraction選項(xiàng)。打開Extraction對(duì)話框（圖6）。因子提取方法主要有7種，在Method欄中可以看到，系統(tǒng)默認(rèn)的提取方法是主成分（PrincipalComponents），因此對(duì)此欄不作變動(dòng)，

4、就是認(rèn)可了主成分分析方法。在Analyze欄中，選中Correlationmatrix復(fù)選項(xiàng)，則因子分析基于數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行分析；如果選中Covariancematrix復(fù)選項(xiàng)，則因子分析基于數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣進(jìn)行分析。對(duì)于主成分分析而言，由于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化了，這兩個(gè)結(jié)果沒有分別，因此任選其一即可。在Display欄中，選中Unrotatedfactorsolution（非旋轉(zhuǎn)因子解）復(fù)選項(xiàng)，則在分析結(jié)果中給出未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的因子提取結(jié)果。對(duì)于主成分分析而言，這一項(xiàng)選擇與否都一樣；對(duì)于旋轉(zhuǎn)因子分析，選擇此項(xiàng)，可將旋轉(zhuǎn)前后的結(jié)果同時(shí)給

5、出，以便對(duì)比。選中ScreePlot（“山麓”圖），則在分析結(jié)果中給出特征根按大小分布的折線圖（形如山麓截面，故得名），以便我們直觀地判定因子的提取數(shù)量是否準(zhǔn)確。在Extract欄中，有兩種方法可以決定提取主成分（因子）的數(shù)目。一是根據(jù)特征根（Eigenvalues）的數(shù)值，系統(tǒng)默認(rèn)的是。我們知道，在主成分分析中，主成分得分的方差就是對(duì)應(yīng)的特征根數(shù)值。如果默認(rèn)，則所有方差大于等于1的主成分將被保留，其余舍棄。如果覺得最后選取的主成分?jǐn)?shù)量不足，可以將值降低，例如?。蝗绻J(rèn)為最后的提取的主成分?jǐn)?shù)量偏多，則可以提高值，例如取。主成分

6、數(shù)目是否合適，要在進(jìn)行一輪分析以后才能肯定。因此，特征根數(shù)值的設(shè)定，要在反復(fù)試驗(yàn)以后才能決定。一般而言，在初次分析時(shí)，最好降低特征根的臨界值（如取12），這樣提取的主成分將會(huì)偏多，根據(jù)初次分析的結(jié)果，在第二輪分析過程中可以調(diào)整特征根的大小。第二種方法是直接指定主成分的數(shù)目即因子數(shù)目，這要選中Numberoffactors復(fù)選項(xiàng)。主成分的數(shù)目選多少合適？開始我們并不十分清楚。因此，首次不妨將數(shù)值設(shè)大一些，但不能超過變量數(shù)目。本例有8個(gè)變量，因此，最大的主成分提取數(shù)目為8，不得超過此數(shù)。在我們第一輪分析中，采用系統(tǒng)默認(rèn)的方法提取主

7、成分。圖6提取對(duì)話框需要注意的是：主成分計(jì)算是利用迭代（Iterations）方法，系統(tǒng)默認(rèn)的迭代次數(shù)是25次。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，25次迭代是不夠的，需要改為50次、100次乃至更多。對(duì)于本例而言，變量較少，25次迭代足夠，故無需改動(dòng)。設(shè)置完成以后，單擊Continue按鈕完成設(shè)置（圖6）。⒊設(shè)置Scores設(shè)置。選中Saveasvariables欄，則分析結(jié)果中給出標(biāo)準(zhǔn)化的主成分得分（在數(shù)據(jù)表的后面）。至于方法復(fù)選項(xiàng)，對(duì)主成分分析而言，三種方法沒有分別，采用系統(tǒng)默認(rèn)的“回歸”（Regression）法即可。圖7因子得分對(duì)

8、話框12選中Displayfactorscorecoefficientmatrix，則在分析結(jié)果中給出因子得分系數(shù)矩陣及其相關(guān)矩陣。設(shè)置完成以后，單擊Continue按鈕完成設(shè)置（圖7）。⒋其它。對(duì)于主成分分析而言，旋轉(zhuǎn)項(xiàng)（Rotation）可以不必設(shè)置；對(duì)于數(shù)據(jù)沒有缺失的情