spss主成分分析法详细步骤

spss主成分分析法详细步骤

主成分分析指利用降维的思想，将数据所表示信息的主要成分提取出来（是对信息进行浓缩而非删除）。

首先打开要分析的SPSS文件或导入数据，选择相应数据，打开

接下来选择“分析”中“降维”里的“因子”。

在弹出的界面中，将需要分析的变量选择放入右侧变量框中

此时，点击界面中的“描述”，可以选择输出结果中的各个参数，按需要选择即可。此处我选择了4个，然后点击“继续”

在此界面中点击“提取”，默认图片中的参数即可。点击“继续”

单击“确定”，在输出窗口查看结果即可。

相关性矩阵其实就是两变量之间的相关关系，值就为相关系数

KMO值（0-1）越大（趋近于1），代表各变量间相关性越大，适合分析；

球形度检验应当小于设定的显著性水平

公因子通俗讲就是能提取的信息量，越大越好

特征值为图二红框内的值，则指能解释总体的多少信息，通常取大于1（解释能力大于1个变量）

碎石图实际上是特征值的折线图，能直观反映出各成分的重要性。

最终就选择了前两个成分，红框数据代表因子与各原始变量的相关