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主成份分析 spss

发布网友 发布时间:2022-04-23 09:49

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热心网友 时间:2023-07-27 20:55

主成分分析不是一个独立的统计阶段,而是一个初步结果,其应用有两个方面:

一是主成分评价,另一个是主成分回归。这里,我只给您介绍主成分评价。

主成分评价的步骤:

第一步,对原始数据进行无量纲化处理,公式是减均值比上标准差。

如果用统计软件SPSS操作,则点击菜单“分析---描述统计---描述”,把全部变量选进变量框,勾选“将标准化得分另存为变量”,然后点确定,

第二步, 计算特征根、方差贡献率、累计方差贡献率以及主成分载荷矩阵

在SPSS点击菜单“分析--降维--因子分析”,把标准化后的所有变量调入变量框,确定。得表1和表2。表1给出了两个主成分的特征根,分别是5.624和1.997(例)。

表1 方差分析表

表2(例)    主成分矩阵

第三步,提取主成分

由表1可知,提取了两个主成分,这两个主成分的累计方差贡献率高达95.261%,表明提取前两个主成分可以基本反映全部8个指标所具有的信息。

第四步,计量特征向量

特征向量等于主成分矩阵(表2)除以特征值的平方根。表3即计算出的两个特征向量:

表3 特征向量表

第五步, 计算主成分得分

利用这两个公式可以求出两个主成分F1和F2的得分。

第六步,计算综合得分

表9从略。

 

 

主成分分析不需要旋转,因子分析才需要。

 希望能帮上您!刘得意统计服务

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