spss主成分分析步骤,spss主成分分析例题详解 _成分

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如何利用spss进行主成分分析：

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先在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimension reduction--factor analyse 。打开因素分析对话框
我们看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的变量都放入variables窗口中
点击descriptives按钮，进入次级对话框，这个对话框可以输出我们想要看到的描述统计量
因为做主成分分析需要我们看一下各个变量之间的相关，对变量间的关系有一个了解，所以需要输出相关，勾选coefficience，点击continue，返回主对话框
回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果
你看到的这第一个表格就是相关矩阵，现实的是各个变量之间的相关系数，通过相关系数，你可以看到各个变量之间的相关，进而了解各个变量之间的关系
第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于1，说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以我们只提取特征根大于1的主成分。如图所示，前三个主成分就是大于1的，所以我们只能说有三个主成分。另外，我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二个占27.5%，第三个占15.0% 。这三个累计达到了89.5% 。
用spss进行主成分分析：

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如果其他数据也是100%，那就是你操作方法的问题。你看看主成分分析是不是按照要求一步步做的，有没有点错。
spss最好不要用中文版的，经常出错，英文版的好很多。
spss主成分分析：

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用 KMO andbartlette’stest检验你的数据是不是能使用主成分分析，KMO值越接近1越好，你现在都没这个值，说明是不可以用主成分分析的。因此，这个结果是不能使用的
怎样用spss进行主成分分析具体步骤：

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工具/原料
spss20.0
方法/步骤
先在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimension reduction--factor analyse 。打开因素分析对话框
我们看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的变量都放入variables窗口中
点击descriptives按钮，进入次级对话框，这个对话框可以输出我们想要看到的描述统计量
因为做主成分分析需要我们看一下各个变量之间的相关，对变量间的关系有一个了解，所以需要输出相关，勾选coefficience，点击continue，返回主对话框
回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果
你看到的这第一个表格就是相关矩阵，现实的是各个变量之间的相关系数，通过相关系数，你可以看到各个变量之间的相关，进而了解各个变量之间的关系
第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于1，说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以我们只提取特征根大于1的主成分。如图所示，前三个主成分就是大于1的，所以我们只能说有三个主成分。另外，我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二个占27.5%，第三个占15.0% 。这三个累计达到了89.5% 。
spss主成分分析步骤是什么？：

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spss主成分分析法详细步骤：

1、打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。如图1所示：
2、打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。如图2所示：
3、勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。如图3所示：
4、点击抽取，方法里选择主成分再点击碎石图。如图4所示：
5、点击旋转，再点击最大方差旋转。如图5所示：
6、点击得分，再点击，保存为变量及显示因子得分系数矩阵。如图6所示：
7、最后点确定就可以在输出截面看到主成分分析的结果了。如图7所示：
扩展资料：
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。