Question

spss主成分分析步骤是什么？

Answer 1

spss主成分分析法详细步骤：

1、打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。如图1所示：

2、打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。如图2所示：

3、勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。如图3所示：

4、点击抽取，方法里选择主成分再点击碎石图。如图4所示：

5、点击旋转，再点击最大方差旋转。如图5所示：

6、点击得分，再点击，保存为变量及显示因子得分系数矩阵。如图6所示：

7、最后点确定就可以在输出截面看到主成分分析的结果了。如图7所示：

扩展资料：

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。

用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。

其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口。

Answer 2

主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。除此之外，主成分分析可用于权重计算和综合竞争力研究。即主成分分共有三个实际应用场景：

• 信息浓缩：将多个分析项浓缩成几个关键概括性指标；

• 权重计算：利用方差解释率值计算各概括性指标的权重；

• 综合竞争力：利用成分得分和方差解释率这两项指标，计算得到综合得分，用于综合竞争力对比（综合得分值越高意味着竞争力越强）。

主成分(pca)分析通常有三个步骤；第一步是判断是否适合进行主成分(pca)分析；第二步是主成分与分析项对应关系；第三步是主成分命名.

• 第一步:判断是否进行主成分(pca)分析;判断标准为KMO值大于0.6.

• 第二步:主成分与分析项对应关系判断.

• 特别提示：如果研究目的完全在于信息浓缩，并且找出主成分与分析项对应关系，此时SPSSAU建议使用因子分析【请参考因子分析手册】，而非主成分分析。主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。

• 特别提示：有时不太会关注主成分与分析项的对应关系情况，比如进行综合竞争力计算时，不需要过多关注主成分与分析项的对应关系情况。

• 主成与分析项对应关系判断:假设预期为3个主成分,分析项为10个;主成分与分析项交叉共得到30个数字,此数字称作“载荷系数”(载荷系数值表示分析项与主成分之间的相关程度); 针对每个主成分,对应10个”载荷系数”,针对每个分析项,则有3个“载荷系数值”(比如0.765,-0.066,0.093),选出3个数字绝对值大于0.4的那个值(0.765),如果其对应主成分1,则说明此分析项应该划分在主成分1下面.

• 对不合理分析项进行删除,共有三种情况; 第一类:如果分析项的共同度(公因子方差)值小于0.4,则对应分析项应该作删除处理;第二类:某分析项对应的“载荷系数”的绝对值,全部均小于0.4,也需要删除此分析项;第三类:如果某分析项与主成分对应关系出现严重偏差（通常也称作‘张冠李戴’）,也需要对该分析项进行删除处理.

• 第三步:主成分命名

• 在第二步删除掉不合理分析项后,并且确认主成分与分析项对应关系良好后,则可结合主成分与分析项对应关系,对主成分进行命名.

分析结果表格示例如下(SPSSAU同时会生成碎石图):

• 特别提示

• 主成分(pca)分析进行信息浓缩时，可能会经历多次重复循环，删除不合理项，并且重复多次循环，最终得到合理结果。

SPSSAU操作截图如下：

• 特别提示

• 关于“保存成分得分”：主成分(pca)分析将信息浓缩成几个主成分，并且可让系统保存“成分得分”。成分得分可用于进一步分析，比如聚类分析，回归分析使用等。

• 关于“保存综合得分”：如果使用主成分(pca)分析的目的在于进行综合竞争力排名，比如银行的绩效排名，上市公司竞争力排名等，此时可直接保存综合得分，用于竞争力排名。