spss主成分分析结果解读_主成分分析结果解读-中国资本网

spss主成分分析结果解读_主成分分析结果解读

2023-08-27 02:52:28来源： 互联网

(相关资料图)

1、spss如何做主成分分析主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换： •将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量； •方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息； •新变量各自带有独特的专业含义。

2、住成分分析的作用是： •减少指标变量的个数 •解决多重相关性问题步骤阅读工具/原料 spss20.0 方法/步骤 >01 先在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimension reduction--factor analyse。

3、打开因素分析对话框 >02 我们看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的变量都放入variables窗口中 >03 点击descriptives按钮，进入次级对话框，这个对话框可以输出我们想要看到的描述统计量 >04 因为做主成分分析需要我们看一下各个变量之间的相关，对变量间的关系有一个了解，所以需要输出相关，勾选coefficience，点击continue，返回主对话框 >05 回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果 >06 你看到的这第一个表格就是相关矩阵，现实的是各个变量之间的相关系数，通过相关系数，你可以看到各个变量之间的相关，进而了解各个变量之间的关系 >07 第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于1，说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。

4、所以我们只提取特征根大于1的主成分。

5、如图所示，前三个主成分就是大于1的，所以我们只能说有三个主成分。

6、另外，我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二个占27.5%，第三个占15.0%。

7、这三个累计达到了89.5%。

本文到此分享完毕，希望对大家有所帮助。

关键词：

相关新闻

专题新闻