SPSS软件进行主成分分析的应用例子
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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“F 1”,然后在数字表达式中输入“V 1/SQR(λ1)”[注:λ1=], 即可得到特征向量F 1;
【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“F 2”,然后在数字表达式中输入“V 2/SQR(λ2)”[注:λ1=], 即可得到特征向量F 2;
【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“Z 1”,然后在数字表达式中输入“* Z (销售净利率)+*Z (资产净利率)+*Z (净资产收益率)+*Z (销售毛利率)” [注:F 1=,,,], 即可得到特征向量Z 1;
【3】同理[注:F 2=,,,], 可得到特征向量Z 2; 【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“r
1*Z
1
+r
2
*Z
2
” [注:r
1
=, r
2
=],
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