主成分分析 spss 10
为了评价一个球员实力的大小，我有一批数据，分别是身高，体重，力量等等等共32个变量，这些变量的量纲不相同。我打算讲这么多变量分为几类，故作做聚类分析，spss中有标准化，...
为了评价一个球员实力的大小，我有一批数据，分别是身高，体重，力量等等等共32个变量，这些 变量的量纲不相同。我打算讲这么多变量分为几类，故作做聚类分析，spss中有标准化，故没有什么问题。现在我还想将分出来的这几大类做主成分分析，此时我想问量纲的问题对主成分分析有影响么？最后我经过聚类和主成分分析之后我可以得到衡量一个球员实力的函数，我个人认为主成分的量纲对此有点影响。但是spss中主成分分析时貌似没有标准化。想请高手指点指点迷津，顺便评价一下我建立的这个模型怎么样，有点缺点。实在谢谢！
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以下全属个人看法，首先我认为，楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知，导致所给的图形就不是最终判断分析的结果。在多元统计分析中，主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的。
请饶在下唐突，不过确实，楼主的给因子载荷矩阵图是旋转前的因子载荷阵。在因子分析中，因子旋转是非常关键的一步措施，目的就是要使得每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷度。说白了就是让指标在主要成分上一分为二。
楼主做的分析有5类主成分，11个变量指标，最终的分析结果是5类关键因子，分别对5类主成分起关键作用。按楼上的回答是错误的，怎么样也是5组关键因子……
从未旋转的图很明显发现，虽然想要把指标分两类相当容易，一类是正值，一类是负值。但是，载荷度高意味着数值较大（不是绝对值），楼主可以自己分析一下，你给的载荷阵中的正值从0-0.7几不等，把这样的一类指标都归结为对主成分起关键作用是不合理的。负值中同样存在这样的道理，把-0.1—-0.7都归结为对主成分载荷小的指标也太过武断。正常的旋转过后的因子载荷阵会出现某几个因子载荷在0.8以上，这是最终要寻找的结果。
所以楼主希望有个正确结果，先做因子旋转吧，把旋转过后的因子载荷矩阵发上来，本人很乐意效劳。
顺便提一下因子旋转的操作……其实都在一起…… 在Factor Analynis对话框下点击Rotation选项，选择因子旋转的方式，一般都是最大方差法，选择Varimax，并选择Display栏中的Rotated solution复选框，单击continue，返回主界面。OK~
请饶在下唐突，不过确实，楼主的给因子载荷矩阵图是旋转前的因子载荷阵。在因子分析中，因子旋转是非常关键的一步措施，目的就是要使得每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷度。说白了就是让指标在主要成分上一分为二。
楼主做的分析有5类主成分，11个变量指标，最终的分析结果是5类关键因子，分别对5类主成分起关键作用。按楼上的回答是错误的，怎么样也是5组关键因子……
从未旋转的图很明显发现，虽然想要把指标分两类相当容易，一类是正值，一类是负值。但是，载荷度高意味着数值较大（不是绝对值），楼主可以自己分析一下，你给的载荷阵中的正值从0-0.7几不等，把这样的一类指标都归结为对主成分起关键作用是不合理的。负值中同样存在这样的道理，把-0.1—-0.7都归结为对主成分载荷小的指标也太过武断。正常的旋转过后的因子载荷阵会出现某几个因子载荷在0.8以上，这是最终要寻找的结果。
所以楼主希望有个正确结果，先做因子旋转吧，把旋转过后的因子载荷矩阵发上来，本人很乐意效劳。
顺便提一下因子旋转的操作……其实都在一起…… 在Factor Analynis对话框下点击Rotation选项，选择因子旋转的方式，一般都是最大方差法，选择Varimax，并选择Display栏中的Rotated solution复选框，单击continue，返回主界面。OK~
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