主成分因子分析报告步骤

主成分分析、因子分析环节不同点主成分分析因子分析概念含有有关关系的p个变量，通过线性组合后成为k个不有关的新变量将原数据中多个可能有关的变量综合成少数几个不有关的可反映原始变量的绝大多数信息的综合变量重要目的减少变量个数，以较少的主成分来解释原有变量间的大部分变异，适合于数据简化找寻变量间的内部有关性及潜在的共同因素，适合做数据构造检测强调重点强调的是解释数据变异的能力，以方差为导向，使方差达成最大强调的是变量之间的有关性，以协方差为导向，关心每个变量与其它变量共同享有部分的大小最后成果应用形成一种或数个总指标变量反映变量间潜在或观察不到的因素变异解释程度它将全部的变量的变异都考虑在内，因而没有误差项只考虑每一题与其它题目共同享有的变异，因而有误差项，叫独特因素与否需要旋转主成分分析作综合指标用，不需要旋转因子分析需要通过旋转才干对因子作命名与解释与否有假设只是对数据作变换，故不需要假设因子分析对资料规定需符合许多假设，如果假设条件不符，则因子分析的成果将受到质疑因子分析1【分析】→【降维】→【因子分析】（1）描述性统计量（Descriptives）对话框设立KMO和Bartlett的球形度检查（检查多变量正态性和原始变量与否适合作因子分析）。因子抽取（Extraction）对话框设立办法：默认主成分法。主成分分析一定要选主成分法分析：主成分分析：有关性矩阵。输出：为旋转的因子图抽取：默认选1.最大收敛性迭代次数：默认25.因子旋转（Rotation）对话框设立因子旋转的办法，常选择“最大方差法”。“输出”框中的“旋转解”。因子得分（Scores）对话框设立“保存为变量”，则可将新建立的因子得分储存至数据文献中，并产生新的变量名称。选项（Options）对话框设立2成果分析（1）KMO及Bartlett’s检查KMO和Bartlett的检查取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.515Bartlett的球形度检查近似卡方3.784df6Sig..706当KMO值愈大时，表达变量间的共同因子愈多，愈适合作因子分析。根据Kaiser的观点，当KMO＞0.9（很棒）、KMO＞0.8（较好）、KMO＞0.7（中档）、KMO＞0.6（普通）、KMO＞0.5（粗劣）、KMO＜0.5（不能接受）。（2）公因子方差公因子方差起始撷取卫生1.000.855饭量1.000.846等待时间1.000.819味道1.000.919亲切1.000.608撷取办法：主体元件分析。Communalities（称共同度）表达公因子对各个变量能阐明的程度，每个变量的初始公因子方差都为1，共同度越大，公因子对该变量阐明的程度越大，也就是该变量对公因子的依赖程度越大。共同度低阐明在因子中的重要度低。普通的基准是<0.4就能够认为是比较低，这时变量在分析中去掉比较好。（3）解释的总方差阐明的变异数总计元件各因子的特性值因子奉献率因子累积奉献率总计变异的%累加%总计变异的%累加%总计变异的%累加%12.45149.02449.0242.45149.02449.0242.04240.84340.84321.59531.89980.9231.59531.89980.9232.00440.07980.9233.66213.24694.1684.1913.82397.9925.1002.008100.000撷取办法：主体元件分析。第二列：各因子的统计值第三列：各因子特性值与全体特性值总和之比的比例。也称因子奉献率。第四列：累积比例也称因子累积奉献率第二列统计的值是各因子的特性值，即各因子能解释的方差，普通的，特性值在1以上就是重要的因子；第三列%是各因子的特性值与全部因子的特性值总和的比，也称因子奉献率；第四列是因子累计奉献率。如因子1的特性值为2.451，因子2的特性值为1.595，因子3,4,5的特性值在1下列。因子1的奉献率为49.0%，因子2的奉献率为31.899%，这两个因子奉献率累积达80.9%，即这两个因子可解释原有变量80.9%的信息，因而因子取二维比较明显。至此已经将5个问项降维到两个因子，在数据文献中能够看到增加了2个变量，fac1_1、fac2_1，即为因子得分。成分矩阵与旋转成分矩阵成分矩阵是未旋转前的因子矩阵，从该表中并无法清晰地看出每个变量终究应归属于哪个因子。旋转后的因子矩阵，从该表中可清晰地看出每个变量终究应归属于哪个因子。此表显示旋转后原始的全部变量与新生的2个公因子之间的有关程度。普通的，因子负荷量的绝对值0.4以上，认为是明显的变量，超出0.5时能够说是非常重要的变量。如味道与饭量有关因子1的负荷量高，因此聚成因子1，称为饮食因子；等待时间、卫生、亲切有关因子2的负荷量高，因此聚成因子2，又能够称为服务因子。（5）因子得分系数矩阵元件评分系数矩阵元件12卫生-.010.447饭量.425-.036等待时间-.038.424味道.480.059亲切-.316-.371撷取办法：主体元件分析。转轴办法：含有Kaiser正规化的最大变异法。元件评分。因子得分系数矩阵给出了因子与各变量的线性组合系数。因子1的分数=-0.010*X1+0.425*X2-0.038*X3+0.408*X4-0.316*X5因子2的分数=0.447*X1-0.036*X2+0.424*X3+0.059*X4-0.371*X5（6）因子转换矩阵元件转换矩阵元件121.723-.6912.691.723撷取办法：主体元件分析。转轴办法：含有Kaiser正规化的最大变异法。因子转换矩阵是主成分形式的系数。（7）因子得分协方差矩阵元件评分共变异数矩阵元件1211.000.0002.0001.000撷取办法：主体元件分析。转轴办法：含有Kaiser正规化的最大变异法。元件评分。看各因子间的有关系数，若很小，则因子间基本是两两独立的，阐明这样的分类是较合理的。主成分分析1【分析】——【降维】——【因子分析】（1）设计分析的统计量【有关性矩阵】中的“系数”：会显示有关系数矩阵；【KMO和Bartlett的球形度检查】：检查原始变量与否适合作主成分分析。【办法】里选用“主成分”。【旋转】：选用第一种选项“无”。【得分】：“保存为变量”【办法】：“回归”；再选中“显示因子得分系数矩阵”。2成果分析有关系数矩阵有关性矩阵食品衣着燃料住房交通和通讯娱乐教育文化有关食品1.000.692.319.760.738.556衣着.6921.000-.081.663.902.389燃料.319-.0811.000-.089-.061.267住房.760.663-.0891.000.831.387交通和通讯.738.902-.061.8311.000.326娱乐教育文化.556.389.267.387.3261.000两两之间的有关系数大小的方阵。通过有关系数能够看到各个变量之间的有关，进而理解各个变量之间的关系。由表中可知许多变量之间直接的有关性比较强，证明他们存在信息上的重叠。（2）KMO及Bartlett’s检查KMO与Bartlett检定Kaiser-Meyer-Olkin测量取样适宜性。.602Bartlett的球形检定大概卡方62.216df15明显性.000根据Kaiser的观点，当KMO＞0.9（很棒）、KMO＞0.8（较好）、KMO＞0.7（中档）、KMO＞0.6（普通）、KMO＞0.5（粗劣）、KMO＜0.5（不能接受）。（3）公因子方差Communalities起始擷取食品1.000.878衣着1.000.825燃料1.000.841住房1.000.810交通和通讯1.000.919娱乐教育文化1.000.584擷取办法：主體元件分析。Communalities（称共同度）表达公因子对各个变量能阐明的程度，每个变量的初始公因子方差都为1，共同度越大，公因子对该变量阐明的程度越大，也就是该变量对公因子的依赖程度越大。共同度低阐明在因子中的重要度低。普通的基准是<0.4就能够认为是比较低，这时变量在分析中去掉比较好。（4）解释的总方差：阐明的变异数总计元件起始特性值撷取平方和载入总计变异的%累加%总计变异的%累加%13.56859.47459.4743.56859.47459.47421.28821.46680.9391.28821.46680.9393.60010.00190.9414.3585.97596.9165.1422.37299.2886.043.712100.000撷取办法：主体元件分析。因子1的奉献率为49.0%，因子2的奉献率为31.899%，这两个因子奉献率累积达80.9%，即这两个因子可解释原有变量80.9%的信息，因而因子取二维比较明显。成分矩阵（因子载荷矩阵）元件矩阵a元件12食品.902.255衣着.880-.224燃料.093.912住房.878-.195交通和通讯.925-.252娱乐教育文化.588.488撷取办法：主体元件分析。a.撷取2个元件。该矩阵并不是主成分1和主成分2的系数。主成分系数的求法：各自主成分载荷向量除以主成分方差的算数平方根。则第1主成分的各个系数是向量（0.925，0.902，0.880，0.878，0.588，0.093）除后来才得到的，即（0.490，0.478，0.466，0.465，0.311，0.049）才是主成分1的特性向量。第1主成分的函数体现式：Y1=0.490*Z交+0.478*Z食+0.4