主成分调查报告

主成分调查报告
篇一：主成分分析报告
实验名称：主成分分析
一、实验目的和要求
通过上机操作，完成spss软件的主成分分析二、实验内容和步骤6.8 如图所示点击
analyze-datareduction-factor
将6个变量选入变量框中
分别点击descriptiverotation选项，进行以下操作
点击extraction进行以下分析
点击
options
结果如下所示
上表为相关矩阵，给出了6个变量之间的相关系数主对角线的值均为1，绝大大部分小于0.01，因此可以说明因子之间相关性不是特别的大。

上表为Kmo和Bartlett检验表，Km(:主成分调查报告)o检验是对变量是否适合做因子分析的检验，根据Kaiser常用度量标准，因为此时Kmo=0.434,表示此事不适合做因子分析，所以我们用主成分分析。

上表额为公因子方差，给出了盖茨分析中从每个原始变量中提取的信
息，从表中可以看出除了人均城市道路面积X4（平方米），主成分几乎都包含了其余各个变量至少80%的信息。

上表为特征根于方差贡献表，给出了个主成分解释原始变量总方差的情况，从表中可以看出，本例中保留了3个主成分，集中了原始变量总信息的78.649%
上图为碎石土，分析碎石土看出因子1与因子2与因子3特征值差值比较大，而其
篇二：主成分分析实验报告
主成分分析
地信0901班陈任翔010*******
【实验目的及要求】
掌握主成分分析与因子分析的思想和具体步骤。

掌握SPSS实现主成分分析与因子分析的具体操作。

【实验原理】
1.主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。

通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。

由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法。

2.因子分析研究相关矩阵或协方差矩阵的内部依赖关系，它将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

【实验步骤】1.数据准备
1）首先在Excel中打开“水样元素成分分析数据”，删除表名“水样元素成分分析数据”,
保存数据。

2.
3）数据格式转换。

数据描述分析操作1）descriptives过程
点击analyze下的descriptiveStatistics选项，选择该选项下的descriptives?选中待处理的变量（左侧的as…..Hg等）；
点击使变量as…..Hg移至Variable(s)中；
选中Savestandrdizedvaluesasvariables；?点击options
2）数据标准化
标准化处理后的结果
2.主成分分析
1）点击analyze下的dataReduction选项，选择该选项下的Factor过程。

选中待处理
的变量，移至
Variables
2）点击descriptives判断是否有进行因子分析的必要
coefficients(计算相关系数矩阵)?Significancelevels(显著水平) KmoandBartlett’stestofsphericity(对相关系数矩阵进行统计学检验)?inverse(倒数模式）：求出相关矩阵的反矩阵；
Reproduced(重制的):显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值，
而主对角
线及下三角形代表相关系数；
determinant(行列式)：求出前述相关矩阵的行列式值；?anti-image(反映像)：求出反映像的共同量及相关矩阵。

Univariatedescriptive单变量描述统计量(输出被选中的各变量的均数与标准
差)
initialsolution未转轴之统计量（显示因素分析未转轴前之共同性、特征值、
变异数百分比及累积百分比）
3）点击Extraction：
选择主成分分析方法
输出未旋转的因子载荷矩阵
4）点击
Rotation
5）点击Scores
选中Saveasvariables(把因子得分作为新变量保存在数据文件中)?选中Regression(回归因子得分)?点击continue6）点击options
选中Excludecaseslistwise(去除所有含缺失数据的样本、再进行分析)?选中Sortedbysize(载荷系数将按照数值大小排列，并构成矩阵)?点击continue
3．结果分析
SPSS输出的第一个表格列出了标准化后数据的平均值（mean）、标准差
（Std.deviation）和分析用到的取值个数(n)
系统输出的第2个表格是8个原始变量的相关矩阵与单尾显著性检验
（多个变量之间的相关系数较大，说明这些变量之间存在着较为显著的相关性，且其对应的
Sig值普遍较小，根据分析，这些数据有进行因子分析的必要。

）Kmo检验法和巴特利特球形检验法（KmoandBartlettTestofSphericity）的检验
结果
（Bartlett球形检验统计量的Sig和Bartlett球形检验统计量的效果都比较好，认为是可以作因子分析）
SPSS输出的第四个表格“成分矩阵”是初始的未经旋转的因子载荷矩阵
篇三：主成分分析实验报告
《系统工程》主成分分析实验报告
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