SPSS主成分分析操作步骤,详细的很啊^_^==
主成分分析spss操作步骤
5.主成分表达式：将SPSS 软件中表“Component Matrix”中的第i列向量除以第 i个特征根的开根后就得到第i个主成分的变量系数向量（在“transform→compute”中进行计算），由此写出主成分表达式。
1.原始指标数据的标准化采集p维随机向量n个样品,，构造样本阵,对样本阵元进行标准化变换,得标准化阵Z。（一般由计算机自动完成）。
2.在“Analyze”菜单中选择“Data Reduction…factor”，把变量选入“variables”栏。
3.“Extraction”按钮：选择主成分法为系数矩阵计算方法，确定以相关系数阵（Correlation Matrix）为分析对象。
6.主成分命名，用 SPSS 软件中表“Component Matrix”中的第பைடு நூலகம்列中系数绝对值大的对应变量对命名。
7.主成分与综合主成分（评价）值。综合主成分（评价）公式：F 综合 = λ1F1+λ2F2+K+λkFkpΣi = 1λi其中 λipi = 1Σλi在SPSS 软件中表“ Total Variance Explained”下“ Initial Eig rnvalues（主成分方差）”栏的“% of Variance（方差率）”中。
如何利用SPSS进行主成分分析
如何利用SPSS进行主成分分析利用SPSS进行主成分分析【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。
第一步：录入或调入数据（图1）。
图1 原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。
图2 打开因子分析对话框的路径图3 因子分析选项框第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。
在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。
因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。
下面逐项设置。
图4 将变量移到变量栏以后⒈设置Descriptives选项。
单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。
在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。
其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。
设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。
⒉ 设置Extraction 选项。
打开Extraction 对话框（图6）。
因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。
如何正确应用SPSS软件做主成分分析
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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主成分分析操作步骤-详细的很啊^-^==教案资料
SPSS主成分分析操作步骤，详细的很啊^_^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]。
SPSS中主成分分析的基本操作
SPSS中主成分分析的基本操作第一步：打开数据文件在SPSS软件中，首先需要打开待分析的数据文件。
可以通过“文件”菜单中的“打开”选项或者快捷键Ctrl+O来打开数据文件。
第二步：选择主成分分析命令在SPSS的分析菜单中，找到主成分分析命令。
主成分分析命令通常位于“多元数据”选项下，可以选择“主成分分析”或者“因素分析”命令。
第三步：选择变量在主成分分析对话框中，需要选择待分析的变量。
可以通过将变量拖放到“变量”列表中，或者点击“变量”列表中的“向下”按钮来选择变量。
对于连续型变量，选择“尺度”选项为“刻度”。
如果只选择一个变量，则进行的是一元主成分分析；如果选择多个变量，则进行的是多元主成分分析。
第四步：设置选项在主成分分析对话框中的“选项”选项卡中，可以设置一些分析选项。
比如可以选择是否进行自动提取主成分、是否进行共同度估计和调整共同度、是否进行特征值和入因子选择等。
这些选项根据具体情况而定，可以根据需要进行设置。
通常，初次进行主成分分析时，可以使用默认设置。
第五步：运行主成分分析在主成分分析对话框中设置完成后，点击“确定”按钮即可运行主成分分析。
SPSS将会自动计算出特征值、特征向量、共同度、因子载荷等主成分分析相关结果。
第六步：结果解读主成分分析结果会显示在SPSS的主输出窗口中。
可以查看特征值表、因子载荷矩阵、方差贡献率等结果。
特征值表显示了每个主成分的特征值和解释的方差比例。
通常可以保留特征值大于1的主成分。
因子载荷矩阵显示了每个变量在主成分中的系数，可以用于解释变量之间的相关关系。
方差贡献率显示了每个主成分对总方差的贡献程度，可以用于选择保留的主成分个数。
需要注意的是，在进行主成分分析之前，需要对数据进行预处理。
通常需要进行数据标准化或者归一化，以保证变量之间的单位一致。
对于缺失值，可以通过删除或者插补的方法进行处理。
总结一下，在SPSS中进行主成分分析的基本操作包括打开数据文件、选择主成分分析命令、选择变量、设置选项、运行主成分分析和结果解读。
主成分分析SPSS操作步骤
主成分分析SPSS操作步骤主成分分析（PCA）是一种常用的多变量数据分析方法，用于识别数据集中的主要变量和模式。
SPSS是一种常用的统计软件，它提供了执行主成分分析的功能。
下面是主成分分析的SPSS操作步骤的完整版：1.打开SPSS软件并加载数据-启动SPSS软件并创建一个新的数据文件。
-保存数据文件。
2.选择主成分分析变量-在主菜单栏中，选择“分析”>“降维”>“主成分”。
-在弹出的对话框中，选择要用于主成分分析的变量。
-将变量添加到“变量”框中。
-点击“统计”按钮打开主成分分析统计选项。
-如果需要计算主成分的相关系数矩阵，选择“相关系数矩阵”。
-如果需要计算主成分的协方差矩阵，选择“协方差矩阵”。
-如果要进行奇异值分解（SVD）而不是特征值分解（EVD），选择“奇异值分解”。
3.设置提取主成分的条件-在主成分分析对话框中，点击“提取”按钮。
-在提取对话框中，设置提取主成分的条件。
-如果希望提取具有特征值大于1的主成分，选择“使用特征值大于1作为提取准则”。
-如果希望提取具有特征值大于指定值的主成分，选择“提取的特征值”并输入指定值。
-如果希望提取具有累积百分比大于指定值的主成分，选择“累积百分比”并输入指定值。
- 如果希望根据Kaiser准则提取主成分，选择“Kaiser准则”。
-点击“确定”关闭提取对话框。
4.设置旋转条件-在主成分分析对话框中，点击“旋转”按钮。
-在旋转对话框中，选择用于旋转主成分的方法。
-如果希望使用方差最大化法进行旋转，选择“方差最大化（方差交换法）”。
-如果希望使用极大似然法进行旋转，选择“极大似然法”。
-如果希望使用斜交旋转进行旋转，选择“斜交旋转”。
-点击“确定”关闭旋转对话框。
5.设置保存选项和结果-在主成分分析对话框中，点击“保存”按钮。
-在保存对话框中，选择是否保存所有结果或仅保存特定结果。
-如果要保存所有结果，选择“所有的主成分”。
-如果要保存仅选择的主成分，选择“仅选择的主成分”并点击“选择”按钮选择要保存的主成分。
SPSS进行主成分分析的步骤(图文)
SPSS进行主成分分析的步骤(图文) SPSS进行主成分分析的步骤主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据维度并探索数据之间的关系。
SPSS是一个功能强大的统计分析软件，本文将介绍使用SPSS进行主成分分析的步骤，以图文形式进行详细说明。
一、打开SPSS软件并导入数据1. 在SPSS软件中，点击菜单栏的 "File"，然后选择 "Open"。
2. 在打开的窗口中，找到并选择你要进行主成分分析的数据文件。
3. 点击 "Open"，将数据导入SPSS软件中。
二、准备数据1. 在SPSS软件的数据编辑视图中，确保你要进行主成分分析的变量都已经正确导入。
2. 如果有需要，可以对数据进行预处理（如去除离群值、标准化等），以符合主成分分析的要求。
三、进行主成分分析1. 在SPSS软件的菜单栏中，选择 "Analyze"，然后点击 "Dimension Reduction"，再选择 "Factor..."。
2. 在弹出的对话框中，将需要进行主成分分析的变量依次移至右侧的框中。
3. 点击 "Extraction" 选项卡，选择主成分提取方法（如常用的主成分法）并设置参数。
4. 点击 "Rotation" 选项卡，选择主成分旋转方法（如常用的方差最大旋转法）并设置参数。
5. 可以点击 "Descriptives" 选项卡，勾选 "Correlation matrix" 和"KMO and Bartlett's test" 以获取更详细的分析结果。
6. 点击 "OK" 开始进行主成分分析。
四、解读主成分分析结果1. SPSS将在输出窗口中显示主成分分析的结果，包括提取的成分个数、特征根、方差贡献率等。
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SPSS主成分分析操作步骤，详细的很啊^_^
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]。
将初始因子载荷矩阵中的两列数据输入（可用复制粘贴的方法）到数据编辑窗口（为变量B1、B2），然后利用“TransformàCompute Variable”，在Compute Variable对话框中输入“A1=B1/SQR(7.22)”
[注：第二主成分SQR后的括号中填1.235]，即可得到特征向量A1(见图表6)。
同理，可得到特征向量A2。
将得到的特征向量与标准化后的数据相乘，然后就可以得出主成分表达式[注：因本例只是为了说明如何在SPSS进行主成分分析，故在此不对提取的主成分进行命名，有兴趣的读者可自行命名]：
F 1=0.353ZX
1
+0.042ZX
2
-0.041ZX
3
+0.364ZX
4
+0.367ZX
5
+0.366ZX
6
+0.352ZX
7
+0.364ZX
8+0.298ZX
9
+0.355ZX
10
F 2=0.175ZX
1
-0.741ZX
2
+0.609ZX
3
-0.004ZX
4
+0.063ZX
5
-0.061ZX
6
-0.022ZX
7
+0.158ZX
8-0.046ZX
9
-0.115ZX
10
图表 6 Compute Variable对话框
前文提到SPSS会自动对数据进行标准化，但不会直接给出，需要我们自己另外算，我们可以通过AnalyzeàDescriptive Statisticsà Descriptives对话框来实现：弹出Descriptives对话框后，把X1～X10选入Variables框，在Save standardized values as variables前的方框打上钩，点击“OK”，经标准化的数据会自动填入数据窗口中，并以Z开头命名。
图表 7 Descriptives对话框
主成分分析在SPSS中的操作应用(4)
以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型：
即可得到主成分综合模型：
F=7.22/（7.22+1.225）*F1+1.225/(7.22+1.225)*F2
根据主成分综合模型即可计算综合主成分值，并对其按综合主成分值进行排序，即可对各地区进行综合评价比较，结果见图表8。
图表 8 综合主成分值
对得出的综合主成分(评价)值，我们可用实际结果、经验与原始数据做聚类分析进行检验，对有争议的结果，可用原始数据做判别分析解决争议，具体评价与检验本文不做论述，如读者有兴趣可自行进行检验论述。
四、小结
本文旨在阐述如何利用SPSS软件进行正确的主成分分析，使读者能正确使用SPSS进行主成分分析，以解决实际问题；避免出现读者因子分析与主成分分析混用的情况，并希望今后的相关教科书能够说明清楚主成分分析在SPSS中的操作。