SPSS進行主成分分析步驟(圖文).pdf

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1、.主成分分析的操作過程原始數(shù)據(jù)如下(部分)調(diào)用因子分析模塊(Analyze―DimensionReduction―Factor),將需要參與分析的各個原始變量放入變量框,如下圖所示:..單擊Descriptives按鈕,打開Descriptives次對話框,勾選KMOandBartlett’stestofsphericity選項(Initialsolution選項為系統(tǒng)默認勾選的,保持默認即可),如下圖所示,然后點擊Continue按鈕,回到主對話框:其他的次對話框都保持不變(此時在Extract次對話框中,SP

2、SS已經(jīng)默認將提取公因子的方法設(shè)置為主成分分析法),在主對話框中點OK按鈕,執(zhí)行因子分析,得到的主要結(jié)果如下面幾張表。①KMO和Bartlett球形檢驗結(jié)果:..KMO為0.635>0.6,說明數(shù)據(jù)適合做因子分析;Bartlett球形檢驗的顯著性P值為0.000<0.05,亦說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。②公因子方差表,其展示了變量的共同度,Extraction下面各個共同度的值都大于0.5,說明提取的主成分對于原始變量的解釋程度比較高。本表在主成分分析中用處不大,此處列出來僅供參考。③總方差分解表如下表。由下表可以看

3、出,提取了特征值大于1的兩個主成分,兩個主成分的方差貢獻率分別是55.449%和29.771%,累積方差貢獻率是85.220%;兩個特征值分別是3.327和1.786。④因子截荷矩陣如下:..根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計的相關(guān)知識,主成分分析的變換矩陣亦即主成分載荷矩陣U與因子載荷矩陣A以及特征值λ的數(shù)學關(guān)系如下面這個公式:UiAii故可以由這二者通過計算變量來求得主成分載荷矩陣U。新建一個SPSS數(shù)據(jù)文件,將因子載荷矩陣中的各個載荷值復制進去,如下圖所示:計算變量(Transform-ComputeVariables)的公式分

4、別如下二張圖所示:..計算變量得到的兩個特征向量U1和U2如下圖所示(U1和U2合起來就是主成分載荷矩陣):所以可以得到兩個主成分Y1和Y2的表達式如下:Y1=0.456X1+0.401X2+0.428X3+0.490X4+0.380X5+0.253X6Y2=-0.367X1+0.322X2-0.323X3-0.303X4+0.453X5+0.602X6由上面兩個表達式,可以通過計算變量來得到Y(jié)1、Y2的值。需要注意的是,在計算變量之前,需要對原始變量進行標準化處理,上述Y1、Y2表達式中的X1~X9..應(yīng)為各原

5、始變量的標準分,而不是原始值。(另外需注意,本操作需要在SPSS原始文件中來進行,而不是主成分載荷矩陣的那個SPSS數(shù)據(jù)表中。)調(diào)用描述統(tǒng)計:描述模塊(Analyze-DescriptiveStatistics-Descriptives),將各個原始變量放入變量框,并勾選Savestandardizedvaluesasvariables框,如下圖所示:得到各個原始變量的標準分如下圖(部分):..Z人均GDP即為X1,Z固定資產(chǎn)投資即為X2,其余類推。調(diào)用計算變量模塊(Transform-ComputeVariab

6、les),輸入公式如下圖所示:計算出來的主成分Y1、Y2如下圖所示:..由上述各步驟,我們就求得了主成分Y1和Y2。通過主成分得分,可以進行聚類分析或者綜合評價。聚類分析不再詳述,下面再補充介紹一下綜合評價的計算。根據(jù)公式,綜合評價得分Y=w1*Y1+w2*Y2,w1、w2的值就是等于旋轉(zhuǎn)之前的方差貢獻率(如下圖所示),本例中,兩個權(quán)重w1、w2分別是0.55449和0.29771,故Y=0.55449*Y1+0.29771*Y2。注意:如果需要對權(quán)重進行歸一化處理,則w1、w2分別是55.449/85.220和

7、29.771/85.220,則Y=(55.449*Y1+29.771*Y2)/85.220。..以未歸一化的權(quán)重為例,通過計算變量可以得到主成分綜合評價得分Y,操作過程如下圖所示:最終可以得出綜合評價得分Y值,如下圖所示:...

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