SPSS应用_周爱保_主成份分析
SPSS在主成分分析报告中地应用
SPSS 在主成分分析中的应用摘要 主成成分分析是一种对数据进行分析的技术，最重要的应用是对原有数据进行简化。
本文首先对主成成分分析方法的原理进行了简单的阐述。
介绍了进行主成成分分析的工具SPSS ，并以分析全国31个省市的8项经济目标为例，给出了详尽的分析。
实验结果表明，主成成分分析能有效的将原有的复杂数据降维，同时包含原数据的大部分信息。
关键词 SPSS 主成分分析 经济发展指标一．主成分分析的原理。
主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P 个指标），重新组合 成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。
通常数学上的处理就是将原来P 个指标作线性组合，作为新的综合指标。
最经典的做法就是用F1 （选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1 包含的信息越多。
因此在所有的线性组合中选取的 F1 应该是方差最打的，故称 F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来 P 个指标的信息，再考虑选取F2 即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1 已有的信息就不需要再出现再 F2 中，用数学语言表达就是要求 Cov(F1, F2)=0，则称 F2 为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P 个主成分。
主成分模型：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧++=++=++=p p 221p 1p p p2*******p 1p 2211111a a a a a a a a a X X X F X X X F X X X F p p满足以下条件：1.每个主成分系数平方和为1即：),2,1(122221m i a a a pi i i ==++ 2.主成分之前互不相关 即：0),cov(=i i F F3.主成分方差依次递减，即)()()(21p F Var F Var F Var ≥≥ 二．利用SPSS 进行主成成分分析实例以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。
用SPSS进行详细的主成分分析步骤
用SPSS进行详细的主成分分析步骤主成分分析是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据的维度从而简化数据集。
SPSS（统计软件）提供了强大的主成分分析功能，以下是详细的主成分分析步骤。
步骤1：打开数据集首先，打开SPSS软件并加载需要进行主成分分析的数据集。
选择“文件”>“打开”>“数据”，浏览并选择要进行主成分分析的数据文件，然后点击“打开”。
步骤2：选择变量在SPSS中，主成分分析可以应用于数值型变量。
在“数据视图”中，选择需要进行主成分分析的变量。
你可以按住Ctrl键选择多个变量，或者按住Shift键选择连续的变量。
步骤3：进行主成分分析在SPSS的主菜单中，选择“分析”>“降维”>“因子”（或者“主成分”）。
这将打开主成分分析的对话框。
步骤4：选择成分数量在主成分分析对话框中，选择“主成分”选项卡。
在该选项卡，你需要指定要提取的主成分数量。
通常，一个好的经验是提取具有特征值大于1的主成分。
步骤5：选择成分提取方法在同一选项卡，你可以选择主成分的计算方法。
最常用的方法是“主成分”和“因子”，但在大部分情况下，“主成分”方法效果更好。
步骤6：选择旋转方法在主成分分析对话框的“旋转”选项卡中，你可以选择使用特定的旋转方法。
主成分的旋转可以帮助解释和可解释性。
最常用的旋转方法是“变量最大化”（Varimax）或“正交旋转”。
步骤7：输出选项在主成分分析对话框的“输出”选项卡中，你可以选择需要输出的结果。
例如，你可以选择输出成分系数矩阵、方差解释和旋转后的成分矩阵等。
步骤8：点击运行完成以上设置后，点击“确定”按钮来运行主成分分析。
SPSS将执行主成分分析，并在输出窗口中显示结果。
步骤9：解释结果通过分析输出结果，你可以解释每个主成分的方差解释比例、因子载荷和特征值等。
方差解释比例表示每个主成分对总方差的贡献程度。
因子载荷表示每个变量对每个主成分的贡献程度。
步骤10：绘制因子图在SPSS中，你还可以绘制因子图来可视化主成分分析的结果。
SPSS应用_周爱保_相关分析
Bivariate过程
调用此过程可对变量进展相关关系的分析， 计算有关的统计指标，以判断变量之间相 互关系的密切程度。调用该过程命令时允 许同时输入两变量或两个以上变量，但系 统输出的是变量间两两相关的相关系数。
Partial过程
调用此过程可对变量进展偏相关分析。在 偏相关分析中，系统可按用户的要求对两 相关变量之外的某一或某些影响相关的其 他变量进展控制，输出控制其他变量影响 后的相关系数。
Distances过程
调用此过程可对变量内部各观察单位间的 数值进展距离相关分析，以考察相互间的 接近程度；也可对变量间进展距离相关分 析，常用于考察预测教程〔五〕
西北师范大学教育学院 kangyan313@126
相关分析
关于相关 任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。用以说
明客观事物相互间关系的密切程度的统计分析即相关分析。 事物之间有相关，不一定是因果关系，也可能仅是伴随关系。但如果
事物之间有因果关系，那么两者必然相关。 根本过程 Bivariate过程 Partial过程 Distances过程
主成分分析在SPSS中的操作应用
主成分分析在SPSS中的操作应用1.数据准备首先，将需要进行主成分分析的变量准备好，确保这些变量是数值型的，并且不含有缺失值。
如果有缺失值，可以选择删除这些观测值或者进行缺失值处理。
2.打开主成分分析对话框在SPSS软件的菜单栏中选择“Analyze”（分析）-> "Dimension Reduction"（降维）-> "Factor"（因子/主成分分析）。
弹出一个主成分分析对话框。
3.选择变量在主成分分析对话框的“Variables”（变量）栏中，选择要进行主成分分析的变量，并将其添加到“Variables”栏中。
可以使用“>”按钮将变量从“Variables”栏中添加到“Selected Variables”（已选择变量）栏中。
4.主成分提取方法5.成分数量在主成分分析对话框的“Extraction”选项卡中，还可以设置要提取的主成分数量。
可以手动设置数量，也可以选择提取具有特定特征值水平的主成分。
6.主成分旋转方法在主成分分析对话框的“Rotation”（旋转）选项卡中，可以选择主成分的旋转方法。
SPSS提供了多种方法，例如方差最大旋转法（Varimax Rotation）和直感旋转法（Quartimax Rotation）等。
选择适当的方法可以使得主成分更易解释。
7.结果解释8.导出结果在主成分分析结果中，可以选择导出一些结果，如旋转后的载荷矩阵，以便在后续分析中使用。
可以使用SPSS软件的导出功能，将结果保存为文本文件或Excel文件等格式。
总之，SPSS软件提供了简便而且强大的主成分分析功能，可以通过上述步骤进行操作应用。
熟悉主成分分析的相关知识，合理选择参数和方法，可以帮助我们更好地理解数据，并有效地进行数据压缩和特征提取。
如何正确应用SPSS软件做主成分分析
如何正确应用SPSS软件做主成分分析如何正确应用SPSS软件做主成分分析一、概述主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的多变量分析方法，通过将原始变量进行线性组合，得到少数几个新的主成分，用于降低原始变量的维度，并揭示变量之间的结构关系。
SPSS软件是目前主流的数据分析工具之一，本文旨在介绍如何正确应用SPSS软件进行主成分分析。
二、数据准备进行主成分分析前，首先需要将数据导入SPSS软件。
数据应以矩阵形式呈现，每一行代表一个观测对象，每一列代表一个变量。
确保数据清洗完整，并检查是否有缺失值。
若有缺失值，可以选择删除含有缺失值的观测对象，或者使用插补方法填充缺失值。
在数据导入完成后，可以根据需求选择进行标准化操作，以消除不同变量间的量纲差异。
三、主成分分析步骤1. 启动SPSS软件并打开数据文件。
2. 选择"分析"（Analyze）菜单中的"降维"（Dimension Reduction），然后选择"主成分"（Principal Components）。
3. 在"主成分"对话框中，将需要进行主成分分析的变量移动到"变量"框中的右侧。
4. 点击"图"按钮，弹出"主因子图"对话框。
可以选择生成散点图，查看主成分之间的关系。
5. 点击"提取"选项卡，查看提取出的主成分的方差解释比。
6. 可根据需要点击"选项"按钮进行参数设置，如旋转方法、因子得分计算等。
7. 点击"统计"按钮，可以查看每个主成分的特征值以及贡献度。
8. 点击"摘要"按钮，生成主成分分析结果的摘要信息。
四、结果解释与应用主成分分析结果可以通过以下几个方面进行解释与应用：1. 主成分贡献度：通过方差解释比可以判断每个主成分对原始变量的贡献程度。
如何用SPSS软件进行主成分分析
如何用SPSS软件进行主成分分析如何用SPSS软件进行主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维与探索性分析方法，可以将高维的数据转换为低维的数据。
在实践中，主成分分析常常用于提取主要特征，简化数据集并辅助数据分析。
SPSS软件是一款功能强大的统计分析软件，提供了简单易用的主成分分析工具，使得分析人员可以快速高效地应用主成分分析。
以下是使用SPSS软件进行主成分分析的步骤：步骤一：准备数据首先，我们需要准备一个数据集，可以是Excel或者CSV格式的数据文件。
确保数据集中的变量是数值型的，并且进行过必要的数据清洗和处理。
步骤二：导入数据打开SPSS软件，点击菜单栏的“文件（File）”选项，选择“导入（Import）”子选项。
在弹出的导入对话框中，选择要导入的数据文件，点击“打开（Open）”按钮。
SPSS会自动将导入的数据文件转换为SPSS支持的格式，并将数据显示在数据视图中。
步骤三：选择主成分分析工具在SPSS软件中，主成分分析工具位于“分析（Analyse）”菜单栏的“降维（Dimension Reduction）”子选项中。
点击“主成分（Principal Components）”选项，弹出主成分分析的对话框。
步骤四：选择变量在主成分分析对话框中，选择需要进行主成分分析的变量。
可以通过将变量从“变量（Variables）”框中拖拽到“主要成分（Primary Components）”框中来选择变量。
也可以点击“变量（Variables）”框中的变量名，然后点击“右移（>)”按钮来选择变量。
选择完变量后，点击“确定（OK）”按钮。
步骤五：设置参数在主成分分析对话框中，可以设置一些参数。
例如，可以指定主成分的个数、选择的旋转方法和法则等。
如果对参数不熟悉，可以保持默认设置。
点击“确定（OK）”按钮开始进行主成分分析。
步骤六：解读结果主成分分析结束后，会生成一份主成分分析报告，展示各个主成分的解释程度和变量的贡献度等信息。
主成分分析在SPSS中的操作应用(详细步骤
主成分分析在SPSS中的操作应用(2)SPSS在调用Factor Analyze过程进行分析时，SPSS会自动对原始数据进行标准化处理，所以在得到计算结果后指的变量都是指经过标准化处理后的变量，但SPSS不会直接给出标准化后的数据，如需要得到标准化数据，则需调用Descriptives过程进行计算。
图表 3 相关系数矩阵图表 4 方差分解主成分提取分析表主成分分析在SPSS中的操作应用(3) 图表 5 初始因子载荷矩阵从图表3可知GDP与工业增加值，第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系，与海关出口总额存在着显著关系。
可见许多变量之间直接的相关性比较强，证明他们存在信息上的重叠。
主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。
注：特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。
通过图表4（方差分解主成分提取分析）可知，提取2个主成分，即m=2，从图表5（初始因子载荷矩阵）可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反映了这些指标的信息；人均GDP和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分基本反映了人均GDP和农业增加值两个指标的信息。
所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息，所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。
但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到，因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵，每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。
用图表5（主成分载荷矩阵）中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数[2]。
如何用SPSS软件进行主成分分析
如何用SPSS软件进行主成分分析一、引言主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的数据降维技术，用于分析多变量之间的互相干系。
通过将原始变量转化为一组线性无关的新变量，利用这些新变量来诠释原始变量的变化，从而降低数据的维度。
SPSS软件是一款广泛应用于社会科学、市场调研、数据分析等领域的统计分析工具，本文将介绍如何使用SPSS软件进行主成分分析。
二、数据筹办在进行主成分分析之前，起首需要筹办好待分析的数据。
SPSS 软件支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。
若果数据中存在缺失值，可以使用SPSS的数据清洗工具进行处理。
三、进行主成分分析1. 打开SPSS软件，并创建一个新的数据文件。
2. 在菜单栏中选择“分析（Analyze）”，然后选择“数据筹办（Data Preparation）”，再选择“主成分分析（Principal Components）”。
3. 在弹出的对话框中，选择要进行主成分分析的变量。
可以通过拖拽变量到“已选择”栏中或使用“添加”按钮来选择变量。
4. 在“变量列表”中，可以对每个变量选择分析方法。
默认为主成分分析（PCA），也可以选择常量法（Constant）、特殊值法（Special Value）等分析方法。
5. 点击“统计”按钮，在弹出的对话框中选择输出的统计量。
可以选择主成分得分、特征根等信息。
6. 点击“提取”按钮，在弹出的对话框中选择提取的因子个数。
可以通过查看特征根的大小来确定提取的因子个数。
7. 点击“旋转”按钮，选择因子旋转的方法。
常用的旋转方法包括方差最大旋转（Varimax）和直角旋转（Orthogonal）等。
8. 点击“选项”按钮，可以进一步设置分析的参数，如缺失值处理、小数位数等。
9. 点击“确定”按钮开始进行主成分分析。
四、诠释主成分分析结果在主成分分析完成后，SPSS将输出各个主成分的诠释信息和得分。
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二、有关概念 （一）因子负荷 即表达式中各因子的系数值，用于反映因子和各个变 量间的密切程度，其实质是两者间的相关系数 （二）公因子方差比（Communalities） 指的是提取公因子后，各变量中信息分别被提取出的 比例，或者说原变量的方差中由公因子决定的比例 （三）特征根（Eigenvalue） 可以被看成是主成分影响力度的指标，代表引入该因 子／主成分后可以解释平均多少原始变量的信息。
（五）公因子数量的确定 1、主成分的累积贡献率：80—85％以上 2、特征根：大于1 3、综合判断 因子分析时更重要的是因子的可解释性
三、因子分析 （一）概述 是一种多变量化简技术。目的是分解原始变量， 从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的指 标归为一类，不同类间变量的相关性较低。每 一类变量代表了一个“共同因子”，即一种内 在结构，因子分析就是要寻找该结构。
（二）方法用途 1、问卷效果评估阶段 评价问卷的结构效度 2、寻找变量间潜在结构 内在结构证实
SPSS简明教程（七） 简明教程（ 简明教程
西北师范大学教育学院 kangyan313@
一、主成分分析 （一）概述主成分分析只是一种中间手段，其 背景是研究中经常会遇到多指标的问题，这些 指标间往往存在一定的相关，直接纳入分析不 仅复杂，变量间难以取舍，而且可能因多元共 线性而无法得出正确结论。主成分分析的目的 就是通过线性变换，将原来的多个指标组合成 相互独立的少数几个能充分反映总体信息的指 标，便于进一步分析。
（二）主成分分析的数学含义 在主成分分析中，提取出的每个主成分都是原 来多个指标的线性组合如有两个原始变量x1和 x2，则一共可提取出两个主成分如下： z1=b11x1+b21x2 z2=b12x1+b22x2
（三）主成分分析的理解 原则上如果有n个变量，则最多可以提取出n个 主成分，但如果将它们全部提取出来就失去了 该方法简化数据的实际意义。多数情况下提取 出前2——3个主成分已包含了90%以上的信息， 其他的可以忽略不计。提取出的主成分能包含 主要信息即可，不一定非要有准确的实际含义。
（三）适用条件 1、样本量 样本量与变量数的比例应在5：1以上 总样本量不得少于100，而且原则上越大越好 2、各变量间必须有相关性 3、KMO统计量：0.9最佳，0.7尚可，0.6很差， 0.5以下放弃•Bartlett’s球形检验
（四）标准分析步骤 1、判断是否需要进行因子分析，数据是否符合要求 2、进行分析，按一定标准确定提取的因子数目 3、如果进行的是主成分分析，则将主成分存为新变 量用于继续分析，步骤到此结束 4、如果进行的是因子分析，则考察因子的可解释性， 并在必要时进行因子旋转，以寻求最佳解释方式 5、如有必要，可计算出因子得分等中间指标供进一 步分析使用