spss主成分分析步骤(spss主成分分析步骤中文)

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6条解答

spss主成分分析步骤


一.怎样用spss进行主成分分析具体步骤

1.工具/原料spss0方法/步骤先在spss中准备好要处理的数据,然后在菜单栏上执行:analyse--dimensionreduction--factoranalyse。

2.打开因素分析对话框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,返回主对话框回到主对话框,点击ok,开始输出数据处理结果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,如果特征根小于说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。

所以我们只提取特征根大于1的主成分。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。另外,我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的49 ,第二个占25 ,第三个占10 。这三个累计达到了85 。

二.如何用spss软件做主成分分析?

1.老大,首先,你上传的图我无法看清。其次,用SPSS软件做主成分分析也没那么复杂,不过你要钻研一番。下面的说明及举例希望可以对你有帮助:主成分分析法在SPSS中的操作指标数据选取、收集与录入表1Analyze→DataReduction→FactorAnalysis,弹出FactorAnalysis对话框:把指标数据选入Variables框,Descriptives:CorrelationMatrix框组中选中Coefficients,然后点击Continue,返回FactorAnalysis对话框,单击OK。

2.注意:SPSS在调用FactorAnalyze过程进行分析时,SPSS会自动对原始数据进行标准化处理,所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量,但SPSS并不直接给出标准化后的数据,如需要得到标准化数据,则需调用Descriptives过程进行计算。

3.从表3可知GDP与工业增加值,第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系,与海关出口总额存在着显著关系。

4.可见许多变量之间直接的相关性比较强,证明他们存在信息上的重叠。主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标,如果特征值小于1,说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大,因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。

5.通过表4(方差分解主成分提取分析)可知,提取2个主成分,即m=2,从表5(初始因子载荷矩阵)可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷,说明第一主成分基本反映了这些指标的信息;人均GDP和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷,说明第二主成分基本反映了人均GDP和农业增加值两个指标的信息。

6.所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息,所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到,因为“ComponentMatrix”是指初始因子载荷矩阵,每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。

7.用表5(主成分载荷矩阵)中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数。

8.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BB2),然后利用“Transform→ComputeVariable”,在ComputeVariable对话框中输入“A1=B1/SQR(22)”[注:第二主成分SQR后的括号中填235,即可得到特征向量A1(见表6)。

9.同理,可得到特征向量A2。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[注:因本例只是为了说明如何在SPSS进行主成分分析,故在此不对提取的主成分进行命名,有兴趣的读者可自行命名。

10.标准化:通过Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives对话框来实现:弹出Descriptives对话框后,把X1~X10选入Variables框,在Savestandardizedvaluesasvariables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。

11.以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型,即用第一主成分F1中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和,然后加上第二主成分F2中每个指标所对应的系数乘上第二主成分F2所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和,即可得到综合得分模型:根据主成分综合模型即可计算综合主成分值,并对其按综合主成分值进行排序,即可对各地区进行综合评价比较,结果见表8。

具体检验还需进一步探讨与学习

三.如何利用spss进行主成分分析

1.主成分分析,是现将原始数据标准化;建立变量之间的相关系数矩阵;求R的特征值和特征向量;写出主成分并进行分析。

spss的操作:分析-回归分析-线性。将变量选入因变量,将其他几个考察因素选入自变量。进行多重回归分析及共线性诊断。之后金牛星主成分分析确定所需主成分操作:分析-降维-因子分析,打开主成分分析,将变量选入列表框。

四.怎么运用spss进行主成分分析

1.原发布者:SD_LY_LS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?

2.等等以及小数点后保留数字的个数即可。

3.二.选项操作打开SPSS的“分析”→“降维”→“因子分析”,打开“因子分析”对话框如下图把六个变量: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。

4.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”。

5.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。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。

6.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相关系数矩阵:是6个变量两两之间相关系数大小的方阵。

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

五.如何在spss中做主成分分析,最好有详细步骤

1.新建一个txt文档,后缀改为。SPS,用双击spss打开,把下面的语法文件拷贝进去,把变量/VARIABLES后面的b1b2b3b4b5b6b7b8b9b10b11……改为你需要分析主成分的变量,然后全部选中。

2.右击,选择RunCurrent就可以出结果了/*为注解,不会影响语法运行。结果在TotalVarianceExplained表格中。我用的是spss15不同版本语法都差不多的语法:/*主成分分析语法,右击,选择RunCurrent就有结果了FACTOR/VARIABLESb1b2b3b4b5b6b7b8b9b10b11b12b13b14b15b16b17b18b19b20b21b22b23b24b25b26b27b28b29b30/MISSINGLISTWISE/ANALYSISb1b2b3b4b5b6b7b8b9b10b11b12b13b14b15b16b17b18b19b20b21b22b23b24b25b26b27b28b29b30/PRINTINITIALKMOEXTRACTIONROTATIONFSCORE/FORMATSORTBLANK(。

3.10)/PLOTEIGENROTATION/CRITERIAMINEIGEN(1)ITERATE(25)/EXTRACTIONPC/CRITERIAITERATE(25)/ROTATIONVARIMAX/METHOD=CORRELATION。

六.如何用spss进行因子分析和主成分分析

1.如何在spss中做主成分分析,最好有详细步骤因本例只是为了说明如何在SPSS进行主成分分析,故在此不对提取的主成分进行命名,有兴趣的读者可自行命名。

标准化:通过Analyze→DescriptiveStatistics→

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