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spss主成分分析法详细步骤

主成分分析指利用降维的思想,将数据所表示信息的主要成分提取出来(是对信息进行浓缩而非删除)。
工具/原料
1

相关数据

2

SPSS软件

方法/步骤
1

首先打开要分析的SPSS文件或导入数据,选择相应数据,打开

2

接下来选择“分析”中“降维”里的“因子”。

3

在弹出的界面中,将需要分析的变量选择放入右侧变量框中

4

此时,点击界面中的“描述”,可以选择输出结果中的各个参数,按需要选择即可。此处我选择了4个,然后点击“继续”

5

在此界面中点击“提取”,默认图片中的参数即可。点击“继续”

6

单击“确定”,在输出窗口查看结果即可。

结果查看
1

相关性矩阵其实就是两变量之间的相关关系,值就为相关系数

2

KMO值(0-1)越大(趋近于1),代表各变量间相关性越大,适合分析;球形度检验应当小于设定的显著性水平

3

公因子通俗讲就是能提取的信息量,越大越好特征值为图二红框内的值,则指能解释总体的多少信息,通常取大于1(解释能力大于1个变量)碎石图实际上是特征值的折线图,能直观反映出各成分的重要性。

4

最终就选择了前两个成分,红框数据代表因子与各原始变量的相关

注意事项

进行分析的变量间要有相关

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