spss进行主成分分析报告.docx

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实验七、利用 SPSS 进行主成分分析
【例子】 以全国 31 个省市的 8 项经济指标为例，进行主成分分析。
第一步：录入或调入数据（ 图 1）。
图 1 原始数据（未经标准化）
第二步：打开“因子分析”对话框。
沿着主菜单的“ Analyze→ Data Reduction→ Factor ”的路径（ 图 2）打开因子分析选项框（ 图 3）。
图 2 打开因子分析对话框的路径
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图 3 因子分析选项框
第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变
量调入变量（ Variables）栏中（ 图 3）。在本例中，全部 8 个变量都要用上，故全部调入
（图 4）。因无特殊需要，故不必理会“ Value ”栏。下面逐项设置。
4 将变量移到变量栏以后
设置 Descriptives 描述 选项。
单击 Descriptives 按钮（ 图 4），弹出 Descriptives 对话框（ 图 5）。
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5 描述选项框
Statistics 统计 栏中选中 Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、 方差和样本数目 （这一栏结果可供检验参考） ；选中 Initial solution
复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用） 。
Correlation Matrix 栏中，选中 Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考） ；选中 Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在 Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选） 。
设置完成以后，单击 Continue 按钮完成设置（ 图 5）。
设置 Extraction 选项。
打开 Extraction 对话框（ 图 6）。因子提取方法主要有 7 种，在 Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是 主成分 （ Principal Components ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。
Analyze 栏中，选中 Correlation matrix 复选项，则因子分析基于数据的相关系数矩阵进行分析；如果选中 Covariance matrix 复选项，则因子分析基于数据的协方差矩阵进行分析。对于主成分分析而言，由于数据标准化了，这两个结果没有分别，因此任选其一即可。
Display 栏中，选中 Unrotated factor solution （非旋转因子解）复选项，则在分析结果中给出未经旋转的因子提取结果。对于主成分分析而言，这一项选择与否都一样；
对于旋转因子分析，选择此项，可将旋转前后的结果同时给出，以便对比。
选中 Scree Plot（“山麓” 图），则在分析结果中给出特征根按大小分布的折线图 （形如山麓截面，故得名） ，以便我们直观地判定因子的提取数量是否准确。
Extract 栏中，有两种方法可以决定提取主成分（因子）的数目。一是根据特征
根（ Eigenvalues）的数值，系统默认的是c1 。我们知道，在主成分分析中，主成分
得分的方差就是对应的特征根数值。如果默认
c 1 ，则所有方差大于等于
1 的主成分
将被保留，其余舍弃。如果觉得最后选取的主成