SPSS进行主成分分析的步骤(图文)

主成分分析得操作过程原始数据如下(部分)地区A⅛GDP固定粗产⅛殳IS社会消贾品事生总额⅛+ΦΛi⅛fiιtfcΛ科研机构数量卫生机构为量Z北京1026530.S1€2363223664S55天津81G449.139292^062131S2河北337&77.7£39211&G847102&&山西2B1933⅛7330512DE266922内蒙古301354.5128631208I'4915辽宁61031240237061756616719吉林370320.6531741609心3391黑超工44274S,E1337517667S37上海15204128.9371914-246超S2BE江苏6786101.094634也1566712039浙江€14941.88E5212⅛εε378721安陵252166.7437961302366693福建53861S.3646062048现453Jr江四2375262833761537315423山东447310215442S4南247571.36329912315076G1湖北334137.7542091E11569744湖南270143.0146991425479137广东£38061.3274382&99428846广西277232.5247911J46276571海南48024770151951653raJii251680374002115864188B&-EiSLIIIrvxGr∙~ιιrħ∙~ιΛJflGkiΛΛEG。J调用因子分析模块(AnaIyze—DimensionRedUCtion—Factor),将需要参与分析得各个原始变量放入变量框,如下图所示:单击DeSCriPtiveS按钮,打开DeSCriPtiVeS次对话框,勾选KMOandBartl

ett'stestofsphericity选项（InitiaIsolution选项为系统默认勾选得,

保持默认即可）,如下图所示,然后点击Continue按钮,回到主对话框：其她得次对话框都保持不变（此时在EXtraCt次对话框中,SPSS已经默认将提取公因子得方法设置为主成分分析法）,在主对话框中点OK按钮,执行因子分析,得到得主要结果如下面几张表。①KMO与Bartlett球形检验结果：KMOandBarlle⅞tlsTestKaiser-Meyer-QlkinMeasureOfSampIingAdequacy.Gaι1lθtt⅛Testαf Approx.Chi-SquareSphericit/ 陋Sig.635IU879815I,oαoIKMO为0。635>0。6,说明数据适合做因子分析;BartIett球形检验得显著性P值为0、000<0。05,亦说明数据适合做因子分析。②公因子方差表,其展示了变量得共同度,EXtraCtion下面各个共同度得值都大于0、5,说明提取得主成分对于原始变量得解释程度比较高、本表在主成分分析中用处不大,此处列出来仅供参考。CommunalitiesInitialExtracti□nAfiGDP1.000,930用定资产投资1.000,7Ξ1杜叁消费工零好总颔1.000,795农村人均纯收<1.000,961“科机构题量1.000,847Tt机构题量1.□□口.日59Extractionh∏ethod:PrincipalComponentAnalysis.③总方差分解表如下表。由下表可以瞧出,提取了特征值大于1得两个主成分,两个主成分得方差贡献率分别就是55。449%与29。771％,累积方差贡献率就是85。220%;两个特征值分别就是3。327与1、786。TotalVarianceExplainedC□m∣3口nEntInitialEigenvaluesExtractionSumsOfSquaredLoadingsTotal%OfVarianceCumulative%Total%OfVarianceCumulative%3.32755,44955,4493.32755.44921.78129,77185,2201.78629,77185.220]3,4978.28593,5054,2624.36297,8675,0881.47399,3406.041 驷Ig口口口ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis④因子截荷矩阵如下:ComponentMatrix^COiTiporient12人均GDP.831-.490固定资产投资.732,430社金消费品军好总.自.781-.431农忖人均斯收、.893-.405J斗H机构数量.694.605工七机构数量一”1利4Edracti□nMethod:PrincipalComponentAnalysis.a.2componentsextracted.根据数理统计得相关知识,主成分分析得变换矩阵亦即主成分载荷矩阵U与因子载荷矩阵A以及特征值λ得数学关系如下面这个公式：故可以由这二者通过计算变量来求得主成分载荷矩阵U。新建一个SPSS数据文件,将因子载荷矩阵中得各个载荷值复制进去,如下图所示:计算变量(Transform-puteVariables)得公式分别如下二张图所示:十国ComputeVariableTargetVariable:NumericExpression:Λ1^SQRT[33271十尸ComputeVariableNumericExpression:A2VSORTM.786}计算变量得到得两个特征向量U1与U2如下图所示（U1与U2合起来就就是主成分载荷矩阵）:AlA2U1U2.831-490.466-.3E7132.4J0.401.322.781-.431.428-.323.833-.405.430-.303.694.605.380.4534G1.804一253.E02所以可以得到两个主成分Y1与Y2得表达式如下：Y1=O0456X1+0、401X2+00428X3+0∖490X4+0。380X5+0。253X6Y2=-0。367X1+0、322X2—0、323X3—0。303X4+0。453X5+0。602X6由上面两个表达式,可以通过计算变量来得到Y1、Y2得值、需要注意得就是,在计算变量之前需要对原始变量进行标准化处理上述Y1、Y2表达式中得X1~X9应为各原始变量得标准分,而不就是原始值。（另外需注意,本操作需要在SPSS原始文件中来进行,而不就是主成分载荷矩阵得那个SPSS数据表中。）调用描述统计:描述模块（AnalyZe—DescriptiveStatiStiCS-DeSCriptives）,将各个原始变量放入变量框,并勾选SaveStandardizedValUeSasVariableS框,如下图所示:得到各个原始变量得标准分如下图(部分):12人均GDP「Z固定竟产投货工社会消费品零售息甑浓ħ√＜均疑收入取研机构数量2卫生机构数量) 2」4441-.516601.659061.340241.62927-.42520? 1.31636.03023.55226一90174-.850d⅛-.9D926j -.34281.88480-.30199-.03634.610?31.024S1? -.S35Θ2-.42229-.Θ24O3-.62359-.5775&-.16119i -.469G0.19082-1.1986.2-.62105-.97366-43612J .E02172.26560-.4842:0.075521.40293.05641-.22950-.58107-.93506..11133.3843⅛-.715E9' .02139.01172-.76471.03823.10146.3D7045 3.755902.412162.4S9243.23331.4375&-.334B3J d91⅛71.5811730226965301742441.508B8.EIEil-.186171.&47131.61356.04438.603DQJ -.6390S.32753-.40S77..S015G-.0682&.022D1' .35371-.88852.13378.44669.36122-.53932J -.GΘ334-.65131-.7B3Θ6-.2O2Θ5-.29453-.2974-23 03733162445-0113102341667321OTfiGO-.65503.69377-.BΞ312-.591B1.7SW3.313B0I- -J5494-.30945-.05877-.235901.12000.8B230' -.57671-.1524^1.35734-.34522.61073.716573 .G3S15.110522.678571.27418227Sl£3767-.55211-4S55G43531-.31052-52090-25702E .15134-1.27665.41761.22573-1.76586-1.32671c^∩□π-□口r∣uτc0^ιc∩QQ7VD.QZ人均GDP即为XLZ固定资产投资即为X2,其余类推、调用计算变量模块(TranSform-PUteVariableS),输入公式如下图所示:目标三星J）：Y1^¾⅛⅞（L）-晶地区「人均W匚P

夕固足资产投资

浮社含消费品卷售总颗

/我时人均纯收入

◎科研机缄量

&卫生机构数昆

承ZscαrBΛ⅛G□P）［∑Λ...

“ZsEιr'同定贲产投资）..

「ZswrB,社疆;瞋品零..

/Z5CdiT农村人均纯收..

,ZSCMJ科6JHΠ1构图量）

/ZSwrB卫生微⅛⅛⅛量）..数宇表达芭〔已：目标变量CD：数字表达言延六美驷与侬上｝..-267*工人均CelPi侬丁上固定资厂投资-.223'上社含百曾品零生息朋-：103j浓村人

均训收入+.4总*蝌码机构数量-.S02"~生机构敌星I如地区/人均G□F密固是资产投赞修社会消费治害隹总颠，农时人均蛆收入&科研机构皴量，卫生机构舔量步ZSgrgLA均CDP）：2A..‘身2mmreI固定资产投贲L.，工S加rsι社会消费品零.."工3匚Orel农村人均臧收..V史巴r,科班机棺）蓟量1步工EgrecE生机构触量;，…击1El 函敷⅜H应―SHΞ□a

QSQQO

BHQQB全部苴术CDF与非卬口CDF转换当前日*时国日欺运算日期创建 ɪ的数和特殊变量㈤：a计算出来得主成分Y1、Y2如下图所示:/研机构数量E卫生机构数量Y1Y21.62927-.425202.90-1巧6-.eeo43-.S092G.73-1.SG.E10731.024S1.641.41-J57766-.16119-1.33.ιε-97366-43G12-1.43.111.40293.056411.561.31.38433-.71569-.03-.02.10146.30704.-.15.49756-.334835.43-2.361.742441.508S82.501.64.0448S.E03001.87-.⅛2-.C6S23.02201--&4.57-.35122-53332-.16-1.10-.29463-.29742-1.19.04.667321.078601.201.4E.78043313G0-.291.451.12000.¾B23P.221.16.E1073.716E7.07.8E.32781.637672.42-.94-.52098-.25702-.&7-.38-1.7G506-1.32671-1.38-2131.J572E93.37798L12由上述各步骤,我们就求得了主成分Y1与Y2。通过主成分得分,可以进行聚类分析或者综合评价、聚类分析不再详述,下面再补充介绍一下综合评价得计算。根据公式,综合评价得分Y=w1*Y1+w2*Y2,w1∖W2得值就就是等于旋转之前得方差贡献率（如下图所示）,本例中,两个权重w1、w2分别就是0、55449与0。29771,故Y=0、55449*Yl+0∖29771*Y2。注意:如果需要对权重进行归一化处理,则w1、w2分别就是55。449/85。220与29。771/85、220,则丫=（55。449*丫1+29、771*丫2）/85。220、TotaIVarianceExplainedCcllTI口口口entInitialEigenvaluesExtractionSumsOfSquaredLoadingsTotal%QfVarianceCumulative%Tolal%QfVarianceCumulative%3.32755,44955,4491327I51449I55,44921.78629,77185,2201.786I29.771I85,220∣3,497S.28593,5054,2624.36297,8675,0881.47399,3406.04口 .66口10口.口口口ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis..5544954.29771"以未归一化得权重为例,通过计算变量可以得到主成分综合评价得分Y,操作过程如下图所示:+fT;计算变呈目标变量CD；

，F-:弟型与标签I片地区

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