spss怎麼進行主成分分析圖文
主成分分析是將多個指標化爲少數幾個不相關的綜合指標,並對綜合指標按照一定的規則進行分類的一種多元統計分析方法。這種分析方法能夠降低指標維數,濃縮指標資訊,將複雜的問題簡化,從而使問題分析更加直觀有效。那麼spss怎麼進行主成分分析圖文呢?
1、將數據錄入excel或者spss。
2、數據標準化:開啟數據後選擇分析→描述統計→描述,對數據進行標準化,選中將標準化得分另存爲變量:
3、進行主成分分析:選擇分析→降維→因子分析。
4、設定描述性,抽取,得分和選項:
5、檢視主成分分析和分析:相關矩陣表明,各項指標之間具有強相關性。比如指標GDP總量與財政收入、固定資產投資總額、第二產業增加值、第三產業增加值、工業增加值的相關係數較大。這說明他們之間指標資訊之間存在重疊,適合採用主成分分析法。
6、Total Variance Explained(主成分特徵根和貢獻率)可知,特徵根λ1=9.092,特徵根λ2=1.150前兩個主成分的累計方差貢獻率達93.107%,即涵蓋了大部分資訊。這表明前兩個主成分能夠代表最初的11個指標來分析河南各個城市經濟綜合實力的發展水平,故提取前兩個指標即可。主成分,分別記作F1、F2。
7、指標X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有較高載荷,相關性強。第一主成分集中反映了總體的經濟總量。X11在第二主成分上有較高載荷,相關性強。第二主成分反映了人均的經濟量水平。但是要注意:這個主成分載荷矩陣並不是主成分的特徵向量,也就是說並不是主成分1和主成分2的係數,主成分系數的求法是:各自主成分載荷向量除以各自主成分特徵值的算術平方根。
8、成分得分系數矩陣(因子得分系數)列出了強兩個特徵根對應的特徵向量,即各主要成分解析表達式中的標準化變量的係數向量。故各主要成分解析表達式分別爲:F1=0.32ZX11+0.33ZX12+0.31ZX13+0.31ZX14+0.32ZX15+0.32ZX16+0.32ZX17+0.32ZX18+0.32ZX19+0.21ZX110+0.15ZX111
F2=8.46ZX21+0.02ZX22-0.02ZX23-0.20ZX24-0.23Z25-0.04ZX26-0.15ZX27-0.02ZX28+0.10ZX29+0.47ZX210+0.78ZX211
9、主成分的得分是相應的因子得分乘以相應的方差的算術平方根。即:主成分1得分=因子1得分乘以9.092的算術平方根主成分2得分=因子2得分乘以1.150的算術平方根例如鄭州:主成分因子=FAC1_1*9.092的算術平方根=3.59386*9.092的算術平方根=10.83,將各指標的標準化數據帶入個主成分解析表達式中,分別計算出2個主成分得分(F1、F2),再以個主成分的貢獻率爲全書對主成分得分進行加權平均,即:H=(82.672*F1+10.497*F2)/93.124,求得主成分綜合得分。
以上就是關於spss怎麼進行主成分分析圖文的全部內容。
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