spss软件进行主成分分析的应用例子定稿版

s p s s软件进行主成分

分析的应用例子精编

W O R D版

IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】

SPSS软件进行主成分分析的应用例子

2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下：

1. 主成分分析的做法

第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中；

第二，对四个指标进行标准化处理；

【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。

【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。

【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。

第三，并把标准化后的数据保存在数据编辑窗口中然后利用SPSS的factor过程对数据进行因子分析（指标之间的相关性判定略）。

【1】“分析”|“降维”|“因子分析”选项卡，将要进行分析的变量选入“变量”列表；

【2】设置“描述”，勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框；

【3】设置“抽取”，勾选“碎石图”复选框；

【4】设置“旋转”，勾选“最大方差法”复选框；

【5】设置“得分”，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框；

【6】查看分析结果。

第四，计算特征向量矩阵（主成分表达式的系数）

【1】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V1、V2)；

【2】然后利用“转换”|“计算变量”, 打开“计算变量”对话框，在“目标变量”文本框中输入“F1”，然后在数字表达式中输入“V1/SQR(λ1)”[注:λ1=1.897], 即可得到特征向量F1；

【3】然后利用“转换”|“计算变量”, 打开“计算变量”对话框，在“目标变量”文本框中输入“F2”，然后在数字表达式中输入“V2/SQR(λ2)”[注:λ1=1.550], 即可得到特征向量F2；

【4】最后得到特征向量矩阵（主成分表达式的系数）。

第五，计算主成分得分矩阵（主成分得分）

【1】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函数的表达

．．．．．．．

式；

【2】然后利用“转换”|“计算变量”, 打开“计算变量”对话框，在“目标变量”文本框中输入“Z1”，然后在数字表达式中输入“0.531* Z (销售净利率)+0.594*Z (资产净利率)+0.261*Z (净资产收益率)+0.546*Z (销售毛利率)” [注:F1=0.531,0.594,0.261,0.546], 即可得到特征向量Z1；

【3】同理[注:F2=-0.412，0.404，0.720，-0.383], 可得到特征向量Z2；

【4】求出16家上市公司的主成分值。

第六，最后利用主成分函数、综合主成分公式：

【1】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；

【2】然后利用“转换”|“计算变量”, 打开“计算变量”对话框，在“目标变量”文本框中输入“Z”，然后在数字表达式中输入“r1*Z1+r2*Z2” [注:r1=0.47429, r2=0.3874], 即可得到综合主成分；

【3】综合主成分（赢利能力）值。

表5. 主成分、综合主成分（赢利能力）值