SPSS生物统计分析示例8-主成分分析

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SPSS软件进行主成分分析的应用例子

SPSS软件进行主成分分析的应用例子主成分分析是一种常用的多变量数据降维方法，它可以将众多相关性较强的变量通过线性组合转化为较少数量的无关变量，方便进行后续的统计分析和可视化。

下面是一个应用SPSS软件进行主成分分析的例子。

假设我们有一份健康调查问卷数据，其中包括了以下一些变量：1.年龄2.身高3.体重4.血压5.血糖6.血脂7.心率8.运动频率9.饮食习惯10.吸烟习惯11.饮酒习惯我们希望通过主成分分析来探索这些变量之间的关系，并找出影响健康的主要因素。

首先，我们需要使用SPSS软件导入数据并进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。

接下来，我们需要进行主成分分析。

在SPSS中，可以通过如下步骤实现：1.打开SPSS软件并导入数据文件。

2.选择"分析"菜单中的"降维"，然后选择"主成分"。

3.在弹出的对话框中，选择要进行主成分分析的变量。

在我们的例子中，我们选择所有的量表变量。

4.选择主成分提取的方法。

常用的方法有主成分提取和因子分析，我们选择"主成分"。

5.在主成分提取对话框中，可以选择要保留的主成分数量。

可以使用不同的标准来确定保留的主成分数量，如特征值大于1、方差解释度大于85%等。

根据实际需求，我们选择保留主成分的累积方差解释度达到60%。

6.点击"确定"进行主成分分析。

在主成分分析完成后，SPSS会生成主成分的系数矩阵、特征根表和解释根表等结果。

接着，我们需要对主成分进行解释和命名。

可以通过查看主成分的系数矩阵和特征根表来判断主成分代表的变量或潜在构念。

在我们的例子中，主成分的系数较高且与身高、体重、血压等变量相关，可以将其命名为"体型健康"。

最后，我们可以进行主成分得分的计算和解释。

在SPSS中，可以通过如下步骤实现：1.在主成分分析的结果中，选择"得分"选项卡。

spss第8章主成分分析与因子分析

意的 i, j (1 ≤ i ≤ m,1 ≤ j ≤ n) , Cov(xi , x j ) 都存在，则称矩阵
, yn ) 是 n 维随机向量. 若对任
⎛ Cov(x1, y1) Cov(x1, y2 )
⎜ ⎜
Cov(
x2
,
y1
)
Cov(x2 , y2 )
⎜
⎜ ⎝ Cov(xm , y1) Cov( xm , y2 )
⎟ ⎟
⎟
xpn ⎟⎟⎠
(σ ij ) p× p
， F = AX
Cov(F) = Cov(AX, AX) = ACov(X)A′ V (F)
由于 Cov(X) 是非负定对称矩阵，所以存在正交矩阵 U ，使得
⎡λ1 0
0⎤
U−1Cov(X)U
=
⎢ ⎢ ⎢
0
λ2
0
⎥ ⎥
⎥
⎢ ⎣
0
0
λ
p
⎥ ⎦
其中 λ1, λ2, ,λp 为 Cov(X) 的特征根，不妨假设 λ1 ≥ λ2 ≥
（5）若 X 是随机向量， Cov(X) 存在，则 Cov(X) 是非负定矩阵.
后面的推导过程中用到两个线性代数中的 2 个重要结论. 定理 7-2 （1）若 A 是 p 阶实对称阵，则一定可以找到正交阵 U ，使
⎡λ1 0
0⎤
U−1AU
=
⎢ ⎢ ⎢
0
λ2
0
⎥ ⎥
⎥
⎢ ⎣
0
0
λp
⎥ ⎦
其中 λi ,i = 1.2. p 是 A 的特征根.
（3）对任何向量 a = (a1, a2 , , am )′ ， b = (b1,b2 , , bn )′ ，有 Cov(a′X, b′Y) = a′Cov(X, Y)b . （4）对任何 p × m 阶矩阵 A ， q × n 阶矩阵 B ，有 Cov(AX, BY) = ACov(X, Y)B′

用SPSS进行主成分分析

用SPSS进行主成分分析首先，我们需要准备输入变量数据。

打开SPSS软件，在工作区中新建一个数据文件，并输入你所需分析的变量数据。

这些变量应该是数值型的，并且具有一定的相关性。

你可以在SPSS的数据视图中输入数据，也可以通过导入外部文件的方式将数据导入SPSS。

接下来，我们需要执行主成分分析。

在SPSS的菜单栏中，选择“分析（Analyze）”-“数据降维（Dimension Reduction）”-“因子（Factor）”，弹出因子分析对话框。

在因子分析对话框中，选择输入变量。

将你所需分析的变量从左边的变量列表中选中，并点击右箭头将其添加到右边的变量列表中。

可以按住Ctrl键，同时选择多个变量。

在选项卡中，选择主成分分析方法。

主成分分析有两种方法可选，即主轴法和最大方差法。

默认情况下，SPSS使用主轴法。

如果你不太了解这两种方法的区别，可以保持默认设置。

在提取方法选项卡中，选择提取的主成分数目。

SPSS会给出每个主成分的特征值大小，你可以根据特征值的大小选择提取的主成分数目。

通常情况下，我们选择特征值大于1的主成分，因为特征值小于1的主成分往往解释的方差较少。

在旋转选项卡中，选择是否进行因子旋转。

因子旋转是为了使每个主成分具有更强的解释力，并且使得主成分之间更容易解释。

SPSS提供了多种旋转方法，包括方差最大旋转（Varimax）、等方差旋转（Equimax）等。

你可以根据具体需求选择合适的旋转方法。

在结果选项卡中，选择输出结果的格式。

SPSS提供了多种结果输出格式，包括表格和图形。

你可以选择你所需的格式并点击确定。

执行完以上步骤后，SPSS会生成主成分分析的结果。

结果包括每个主成分的特征值、解释的方差比例、因子载荷矩阵等。

你可以根据自己的需求来解释这些结果。

最后，我们需要对主成分进行解释和旋转。

根据主成分的因子载荷矩阵，我们可以判断每个主成分与原始变量之间的关系。

载荷值（Factor Loading）表示每个变量对于主成分的贡献程度，绝对值越大，贡献程度越大。

SPSS生物统计分析示例8-主成分分析

SPSS统计分析示例6（主成分分析）（Principle Components Analysis, PCA）对某类植物的5个种群样本进行形态学特征统计，包括9个特征因素，分别为花梗长度(x1)，花茎长度(x2)，筒长(x3)，裂片数(x4)，最长雄蕊长度(x5)，最短雄蕊长度(x6)，花柱长(x7)，每花序花数(x8)，雄蕊数(x9)，测量数据的平均值记录如表1。

表1：原始数据表1中可见对于观察的5个种群，裂片数（X4）不具备变异性（均为5），因此不能纳入主成分分析，因此首先剔除掉，而只考虑其余8个因素。

SPSS主成分分析程序先将原始数据进行标准化，再纳入PCA分析。

该过程自动在幕后进行，不在PCA结果中显示。

如果需要显示，可通过AnalyzeDescriptive Statistics来实现：弹出Descriptives对话框后，把X1～X9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。

各因素之间的相关系数如表2所示：从解释的总方差表（表3）来看，只有3个成分的特征根(Eigenvalue)大于1，依据“Kaiser 准则”，可筛选出3个主要成分C1、C2、C3表3：解释的总方差(Total Variance Explained)Extraction Method: Principal Component Analysis.斜坡图(scree plot)如下，前3个成分解释了总方差的约98%。

成分矩阵如下表，反映了各个原始因素与不同成分的相关程度，绝对值越大，变量与成分之间关系越密切。

如表示，每花序花朵数与成分C1之间负相关程度最高（R=-0.971）。

Component Matrix(a)Component1 2 3每花序花朵数(x8) -.971 .126 .190花茎(x2) .911 -.388 .131最短雄蕊长(x6) .907 -.278 -.265最长雄蕊长(x5) .903 .214 .342雄蕊数(x9) .758 .649 -.067筒长(x3) .433 -.830 .298Extraction Method: Principal Component Analysis.a 3 components extracted.用表值除以各自成分的特征根值的平方根即为每个因素标准化值前面的系数，得到以下主成分表达式：C1=-0.44 Zx8 + 0.42 Zx2 + 0.42 Zx6 + 0.41 Zx5 + 0.35 Zx9 + 0.20 Zx3 + 0.24 Zx7 + 0.26 Zx1C2=0.10 Zx8 - 0.30 Zx2 - 0.21 Zx6 + 0.16 Zx5 + 0.49 Zx9 - 0.63 Zx3 + 0.14 Zx7 + 0.41 Zx1C3=0.16 Zx8 + 0.11 Zx2 - 0.23 Zx6 + 0.29 Zx5 - 0.06 Zx9 + 0.25 Zx3 - 0.71 Zx7 + 0.51 Zx1通过最大方差法(Varimax method)进行旋转，再计算成分载荷矩阵，结果如下。

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⒋其它。

图8 主成分分析的结果第四步，结果解读。

在因子分析结果（Output ）中，首先给出的Descriptive Statistics ，第一列Mean 对应的变量的算术平均值，计算公式为∑==ni ij j x n x 11第二列Std. Deviation 对应的是样本标准差，计算公式为2/112])(11[∑=--=ni j ij j x x n σ 第三列Analysis N 对应是样本数目。

这一组数据在分析过程中可作参考。

Descriptive Statistics1921.0931474.80603301745.933861.6419330511.5083402.88548305457.6331310.2180530666.1400459.9669930117.2867 2.025*******.9067 1.8980830862.9980584.5872630国内生产居民消费固定资产职工工资货物周转消费价格商品零售工业产值Mean Std. Deviation Analysis N接下来是Correlation Matrix(相关系数矩阵)，一般而言，相关系数高的变量，大多会进入同一个主成分，但不尽然，除了相关系数外，决定变量在主成分中分布地位的因素还有数据的结构。

相关系数矩阵对主成分分析具有参考价值，毕竟主成分分析是从计算相关系数矩阵的特征根开始的。

相关系数阵下面的Determinant=1.133E-0.4是相关矩阵的行列式值，根据关系式0)det(=-R I λ可知，det(λI )=det(R ),从而Determinant=1.133E-0.4=λ1*λ2*λ3*λ4*λ5*λ6*λ7*λ8。

这一点在后面将会得到验证。

在Communalities(公因子方差)中，给出了因子载荷阵的初始公因子方差（Initial ）和提取公因子方差（Extraction ），后面将会看到它们的含义。

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。

统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告

统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告本实验采用SPSS软件搭配PCA算法，运用主成分分析（Principal Component Analysis）对数据建模，从而对原始数据进行数据挖掘，挖掘出其内在关联性及约束条件。

1.实验介绍主成分分析分析的数据主要是离散（或连续）的变量矩阵，它是将一组变量转换成一组新的变量，称为主成分，这些新变量有不同程度的解释能力，可以代表输入变量的内在趋势。

2.实验方法以SPSS软件中的主成分分析为例，具体进行主成分分析如下：（1）通过点击“分析”菜单栏的“统计方法”按钮打开对话框；（2）在统计方法中选择“主成分分析”；（3）选择变量；（4）设置相关的参数，其中的设置包括是否对输入变量进行标准化或是与原来输入变量一样不标准化等；（5）然后点击“OK”运行。

3.实验结果运行之后，SPSS软件就会给出主成分分析的结果，其主要内容有：载荷矩阵、方差表、方差序列图、因子得分表。

4.载荷矩阵载荷矩阵主要是列出每个原始变量与主成分的相关性，矩阵中的值代表相关系数，是两个变量之间的变化关系，相关系数的大小代表其相关性。

5.方差表方差表包括每个主成分的方差以及其贡献率，贡献率表示每个成分在总方差中所占的比重，通过该表可以较好地分析出因子各自所占方差比重。

6.方差序列图方差序列图是指把所有主成分的方差按从高到低的顺序排列，从而构成的图形，它可以清晰地展示每个成分的贡献率。

7.因子得分表因子得分表主要是列出每个观测值在每个主成分上的因子得分，利用因子得分可以更精确地表征观测值的差异，从而更好地挖掘出内在的数据关联。

5.结论本实验使用SPSS软件中的主成分分析对数据进行建模，分析出数据内在的关联关系。

通过矩阵载荷分析、方差表、方差序列图以及因子得分表等计算出来的数值，可以观察出原始变量间的内在关联，从而发现其内在的趋势，从而实现数据挖掘。

spss主成分分析案例

spss主成分分析案例SPSS主成分分析案例。

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的多元统计分析方法，它可以将原始变量转换为一组新的互相无关的变量，称为主成分，用于降低数据维度、挖掘数据内在结构和简化数据分析。

本文将以一个实际案例来介绍如何使用SPSS进行主成分分析。

案例背景。

某市一家公司想要了解员工工作满意度的情况，因此进行了一次员工满意度调查，涉及到多个方面的问题，如工作环境、薪酬福利、工作压力等。

为了更好地分析这些数据，他们决定使用主成分分析方法来挖掘数据背后的信息。

数据准备。

首先，我们需要收集员工满意度调查的数据，包括各个方面的评分。

在收集完数据后，我们将数据录入SPSS软件中进行后续的主成分分析。

数据分析。

1. 打开SPSS软件，导入员工满意度调查的数据文件。

2. 选择“分析”菜单中的“降维”选项，然后点击“主成分”。

3. 在弹出的对话框中，选择需要进行主成分分析的变量，将其添加到“变量”框中。

4. 点击“提取”按钮，设置提取条件，如特征值大于1的主成分。

5. 点击“旋转”按钮，选择适当的旋转方法，如方差最大旋转。

6. 点击“OK”按钮，完成主成分分析的设置。

结果解释。

主成分分析完成后，我们将得到主成分的系数矩阵、特征值、解释方差等结果。

通过这些结果，我们可以进行如下解释：1. 主成分系数矩阵，通过系数矩阵，我们可以了解各个原始变量与主成分之间的关系，从而解释主成分的含义。

2. 特征值，特征值表示了每个主成分所能解释的原始变量的方差比例，特征值越大的主成分解释的信息越多。

3. 解释方差，解释方差表明了各个主成分对原始变量的解释程度，可以帮助我们选择保留的主成分数量。

结论与建议。

通过主成分分析，我们可以得到员工满意度调查数据的主要结构和特征，从而为公司提供以下结论与建议：1. 根据主成分的系数矩阵，我们发现工作环境和薪酬福利两个方面对第一个主成分影响较大，说明这两个方面对员工满意度的影响最为显著。

(完整版)主成分分析SPSS操作步骤

主成分分析SPSS操作步骤以教材第五章习题8的数据为例，演示并说明主成分分析的详细步骤：一．原始数据的输入注意事项:关键注意设置好数据的类型（数值?字符串?等等）以及小数点后保留数字的个数即可。

二．选项操作1. 打开SPSS的“分析"→“降维”→“因子分析”，打开“因子分析"对话框（如下图）2. 把六个变量：食品、衣着、燃料、住房、交通和通讯、娱乐教育文化输入到右边的待分析变量框.3. 设置分析的统计量打开最右上角的“描述”对话框，选中“统计量"里面的“原始分析结果”和“相关矩阵”里面的“系数”。

（选中原始分析结果，SPSS自动把原始数据标准差标准化，但不显示出来;选中系数，会显示相关系数矩阵。

）。

然后点击“继续".打开第二个的“抽取”对话框：“方法”里选取“主成分”;“分析”、“输出"和“抽取”这三项都选中各自的第一个选项即可。

然后点击“继续”。

第三个的“旋转”对话框里,选取默认的也是第一个选项“无”。

第四个“得分”对话框中，选中“保存为变量"的“回归”；以及“显示因子得分系数矩阵”。

第五个“选项"对话框，默认即可.这时点击“确定”，进行主成分分析。

三．分析结果的解读按照SPSS输出结果的先后顺序逐个介绍1.相关系数矩阵：是6个变量两两之间相关系数大小的方阵。

2。

共同度：给出了这次主成分分析从原始变量中提取的信息，可以看出交通和通讯最多,而娱乐教育文化损失率最大。

CommunalitiesInitial Extraction食品 1.000.878衣着 1.000.825燃料1。

000.841住房 1.000.810交通和通讯 1.000。

919娱乐教育文化 1.000.5843.总方差的解释：系统默认方差大于1的为主成分，所以只取前两个,前两个主成分累加占到总方差的80。

939％。

并且第一主成分的方差是3。

568,第二主成分的方差是1.288。

SPSS进行主成分分析的步骤(图文)

主成分分析の操作過程原始數據如下（部分）調用因子分析模塊（Analyze―Dimension Reduction―Factor），將需要參與分析の各個原始變量放入變量框，如下圖所示：單擊Descriptives按鈕，打開Descriptives次對話框，勾選KMO and Bartlett’s test of sphericity選項（Initial solution選項為系統默認勾選の，保持默認即可），如下圖所示，然後點擊Continue按鈕，回到主對話框：其他の次對話框都保持不變（此時在Extract次對話框中，SPSS已經默認將提取公因子の方法設置為主成分分析法），在主對話框中點OK按鈕，執行因子分析，得到の主要結果如下面幾張表。

①KMO和Bartlett球形檢驗結果：KMO為0.635>0.6，說明數據適合做因子分析；Bartlett球形檢驗の顯著性P值為0.000<0.05，亦說明數據適合做因子分析。

②公因子方差表，其展示了變量の共同度，Extraction下面各個共同度の值都大於0.5，說明提取の主成分對於原始變量の解釋程度比較高。

本表在主成分分析中用處不大，此處列出來僅供參考。

③總方差分解表如下表。

由下表可以看出，提取了特征值大於1の兩個主成分，兩個主成分の方差貢獻率分別是55.449%和29.771%，累積方差貢獻率是85.220%；兩個特征值分別是3.327和1.786。

④因子截荷矩陣如下：根據數理統計の相關知識，主成分分析の變換矩陣亦即主成分載荷矩陣U 與因子載荷矩陣A 以及特征值λの數學關系如下面這個公式：λiiiAU=故可以由這二者通過計算變量來求得主成分載荷矩陣U 。

新建一個SPSS 數據文件，將因子載荷矩陣中の各個載荷值複制進去，如下圖所示：計算變量（Transform-Compute Variables ）の公式分別如下二張圖所示：計算變量得到の兩個特征向量U1和U2如下圖所示（U1和U2合起來就是主成分載荷矩陣）：所以可以得到兩個主成分Y1和Y2の表達式如下：Y1＝0.456X1+0.401X2+0.428X3+0.490X4+0.380X5+0.253X6Y2＝-0.367X1+0.322X2-0.323X3-0.303X4+0.453X5+0.602X6由上面兩個表達式，可以通過計算變量來得到Y1、Y2の值。

SPSS进行主成分分析报告

实验七、利用SPSS进行主成分分析【例子】以全国３1个省市得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。

沿着主菜单得“Ａnａlyｚｅ→Dａta Reduｃtion→Facｔor”得路径（图2）打开因子分析选项框(图3）。

图2 打开因子分析对话框得路径图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得变量,点击右边得箭头符号,将需要得变量调入变量(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描述选项。

单击Ｄescｒiptives按钮(图4)，弹出Desｃｒiｐtiｖeｓ对话框(图5）.图５描述选项框在Sｔatistics 统计栏中选中Ｕｎivaｒiａte ｄescrｉｐｔives复选项，则输出结果中将会给出原始数据得抽样均值、方差与样本数目（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得公因子方差（这一栏数据分析时有用）。

在CｏrreｌatｉoｎMatｒix栏中，选中Ｃｏefｆｉcienｔｓ复选项,则会给出原始变量得相关系数矩阵(分析时可参考）;选中Deｔｅrmｉnant复选项,则会给出相关系数矩阵得行列式，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栏中可以瞧到,系统默认得提取方法就是主成分（Priｎciｐaｌ poｎenｔs)，因此对此栏不作变动,就就是认可了主成分分析方法。

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。

如何利用SPSS进行主成分分析

如何利用SPSS进行主成分分析以下是利用SPSS进行主成分分析的步骤：1.打开SPSS软件并导入数据。

点击“文件”菜单，选择“导入数据”，然后选择相应的数据文件并导入到SPSS中。

2.数据预处理。

对于进行主成分分析的变量，可以进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、离群值等。

点击“数据”菜单，选择“选择变量”，将需要进行主成分分析的变量选中，然后点击“处理”菜单，选择“数据清理”，进行相关处理。

3.进行主成分分析。

点击“分析”菜单，选择“数据降维”，然后选择“主成分”，进入主成分分析对话框。

将需要进行主成分分析的变量移入到“因子”框中，点击“选项”按钮设置主成分分析的选项，如选择因子的提取方法、旋转方法等。

点击“确定”按钮进行主成分分析。

4.解释主成分。

主成分分析完成后，SPSS会生成一系列结果。

主要关注的是“方差解释”和“载荷矩阵”两部分。

方差解释主要用于解释每个主成分所解释的数据方差比例，以及累计方差比例。

载荷矩阵用于解释主成分与原始变量之间的关系，每个主成分对应一个载荷矩阵。

通过分析载荷矩阵可以了解各个主成分与原始变量之间的相关性。

5. 主成分旋转。

主成分旋转是为了更好地解释主成分分析结果。

点击“分析”菜单，选择“数据降维”，然后选择“旋转”，进入旋转对话框。

根据需要选择旋转方法，如方差最大法（Varimax）等。

点击“确定”按钮进行主成分旋转。

6.解释旋转后的主成分。

主成分旋转后，SPSS会生成旋转后的载荷矩阵和方差解释结果。

通过分析旋转后的载荷矩阵可以了解各个主成分和原始变量之间的关系。

根据旋转后的载荷矩阵和方差解释结果，可以更加清晰地解释主成分分析结果。

7.结果可视化。

可以使用SPSS的图表功能对主成分分析结果进行可视化展示。

例如，可以绘制主成分的散点图、平行坐标图等，以便更好地理解主成分之间的关系。

总结：利用SPSS进行主成分分析可以有效地降低多维数据的维度，发现数据的潜在结构，提取重要信息，并进行数据可视化。

《SPSS数据分析教程》——主成分分析

《SPSS数据分析教程》——主成分分析主成分分析的原理是基于多元统计中的线性代数知识。

假设我们有一个包含p个变量的数据集，我们的目标是找到一组新的变量（即主成分），使得它们能够更好地解释原始数据的方差。

具体来说，主成分是原始变量的线性组合，通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来确定。

特征值表示方差的大小，特征向量表示主成分的方向。

主成分分析的步骤如下：1.数据准备：收集并导入数据到SPSS软件中，确保数据的格式正确，并删除缺失值。

2.变量标准化：主成分分析基于变量之间的协方差矩阵，为了消除不同变量之间的量纲差异，需要对数据进行标准化处理。

选择“数据”菜单下的“标准化”选项，在弹出的对话框中选择需要标准化的变量，并指定标准化的方法。

3.因子分析：选择“分析”菜单下的“降维”选项，再选择“主成分”。

在弹出的对话框中，将原始变量移入右侧的“因子”框中。

可以选择是否计算主成分得分和旋转主成分。

得分可以用于后续的回归分析或聚类分析，旋转可以使主成分更具解释性和可解释性。

4.结果解释：主成分分析后，SPSS会显示特征值和特征向量的汇总表。

特征值表示主成分解释的方差比例，特征向量表示主成分的权重。

通常，我们选择特征值大于1的主成分，因为它们能够解释原始数据的较大比例的方差。

通过观察特征向量，可以解释主成分的意义，比如一些主成分与一些变量之间的相关性。

5.结果可视化：为了更好地理解主成分分析的结果，可以使用散点图或其他图表进行可视化。

选择“图表”菜单下的“散点图”选项，将主成分得分画在散点图上，可以观察主成分之间的相关性和数据的集中程度。

上述是主成分分析的基本步骤和SPSS操作流程。

通过主成分分析，我们可以将复杂的高维数据转化为一组简单的主成分，方便我们对数据进行分析和解释。

同时，主成分分析也可以作为其他数据分析方法的前期处理步骤，如聚类分析、回归分析等。

主成分分析SPSS操作步骤

主成分分析SPSS操作步骤步骤一：准备数据1.打开SPSS软件并导入需要进行主成分分析的数据文件。

可以通过点击“文件”->“打开”->“数据”来导入数据文件。

2.确保数据文件中的每个变量是数值型数据，并且不存在缺失值。

如果有缺失值，可以进行数据清洗或者填补缺失值。

步骤二：设置主成分分析选项1.在SPSS软件的“分析”菜单中选择“降维”->“主成分”->“因子”。

2.在弹出的“因子分析”对话框中，将需要进行主成分分析的变量移动到“因子分析变量”框中。

可以通过点击变量名称并使用“箭头”按钮来移动变量。

3.在“因子分析变量”框下方的“选项”按钮中，可以设置主成分分析方法、提取因子的标准和旋转方法。

一般情况下，可以保持默认设置。

4.点击“确定”开始进行主成分分析。

步骤三：查看分析结果1.主成分分析结果会在SPSS软件的输出窗口中显示。

可以查看提取的因子数量、因子的方差解释比例和特征根。

2.在“公共性”表中，可以查看变量对每个因子的贡献情况，公共性值越接近1表示变量对因子的贡献越大。

3.在“言语编码”表中，可以查看每个变量在各个因子上的系数，系数绝对值较大的变量与该因子的相关性较高。

4.在“旋转过的因子载荷矩阵”表中，可以查看经过旋转后每个变量与因子之间的相关系数。

步骤四：解释主成分分析结果1.根据主成分分析结果，可以选择提取前几个因子进行解释。

一般情况下，可以选择提取方差解释比例较高的因子。

2.根据每个变量在各个因子上的系数和旋转后的因子载荷矩阵，可以解释每个因子的含义和各个变量对因子的贡献。

3.将解释后的因子作为新的变量，可以用于后续的统计分析。

步骤五：进行因子旋转（可选）1.在主成分分析之后，可以对因子进行旋转，以使得因子与变量之间的相关性更为清晰和直观。

2.在“因子分析”对话框中的“选项”按钮中，可以选择旋转方法。

常用的旋转方法有正交旋转和斜交旋转。

3.点击“计算”开始进行因子旋转，旋转后的结果将显示在“旋转过的因子载荷矩阵”表中。

用spss做主成分分析例题

用spss做主成分分析例题主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的统计分析方法，它可以将任意数量的变量表示为少量的有意义的新变量，即投影，这样可以大大减少数据量，使研究变得更容易，并且得到更有用的结果。

本文将介绍使用SPSS软件进行主成分分析的一个实例，以便帮助读者更好地理解这种统计技术。

首先，确定数据。

本文将使用来自《美国统计报告》的一些数据，包括人口、收入、就业和犯罪数据。

这些数据将用于分析地区的社会发展情况。

接下来，打开SPSS，在“文件”菜单中选择“新建”，然后从硬盘中加载所需的数据集。

在“数据”菜单中选择“处理变量”，以定义被测变量和控制变量。

接着，在“统计”菜单中选择“主成分分析”，提供必要的参数，如要求的主成分的个数。

然后，选择“运行”，生成结果报表。

这样，就可以计算出数据中不同变量之间的相关性，从而推导出主成分，也就是这些变量之间具有一定关联性的变量组合。

主成分分析的每个主成分都可以用原始数据中的变量组合表示，减少了数据量。

最后，从结果报表中可以查看每个变量与主成分的关联性，以及这些变量组合的贡献率。

因此，可以得出结论，地区的社会发展状况可以归结为人口、收入、就业和犯罪等指标。

利用SPSS软件进行主成分分析，在计算机统计分析领域起着重要作用。

不仅可以把多个变量投影到一个变量上，还可以减少数据量，以便更好地探索各个变量之间的关系，最终得出结论并决定措施。

总之，本文详细讨论了使用SPSS软件进行主成分分析的实例，并且说明了它如何帮助分析变量之间的关系，以便研究论文的作者更好地解释研究数据。

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）。

第二步：打开“因子分析”对话框。

沿着主菜单的“ Analyzef Data Reductionf Factor "的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）o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。

2£|1. 设置 Descriptives 选项。

单击Descriptives 按钮（图4）,弹出Descriptives 对话框（图5）。

产费产资转格售值生消资工周价零产內民定工物费品业 Seleolion Variable ：1Value.*,Descrip 1 Ives...Extraction...Rotation... | Scores... 1 Options...图3因子分析选项框Variables:国居固职货消商工图4将变量移到变量栏以后-Statisticsfy Univariate descriptives W Initial soliutionCorrelation Matrix 两 Coefficients 厂 Significance levels [/ Determinant厂 KMO and Bartlett'stest of sphericity图5描述选项框在Statistics 栏中选中Uni variate 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）。