SPSS進(jìn)行主成分分析的步驟(圖文)

1、主成分分析操作過程 原始數(shù)據(jù)如下(部分) 地區(qū) 人均 GDF 固走出円殳憎 社盤消強(qiáng)品零售蕙頷 農(nóng)村人:!學(xué)也收入 科研機(jī)構(gòu)數(shù)址 衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量 北京 10265 30.S1 6236 3223 66 4S55 31S2 10266 6922 天津 9164 49.13 4929 206 21 河北 3376 77.76 3921 1&68 47 L1 廿 2B19 3397 3306 120E 26 1、講口 3013 5451 2863 1208 19 4.915 遼寧 6103 12402 3706 1756 &1 6719 3391 7S37 52BE12039 8721

2、 6693 去FA 3703 20.65 3174 1609 閥 黑齊;二 4427 4S.51 3375 1766 39 上海 15204 128.93 7191 +245 4S 江蘇 5785 101.09 4634 67 曠工 149 41.88 6221 66 37 2521 66.74 3796 1302 36 福逹 6386 18.36 4606 2048 30 4537 江西 2375 2628 3376 1537 31 54?310463 76G1 9744 9137 884S 6671 il.東 4473 102.54 4264 1715 48 河南 2475 71.36 3

3、299 1231 50 3341 37.75 4209 1511 & 2701 43.01 4699 1425 47 廣東 380 E1.82 7438 2689 42 廠i 2772 32.52 4791 1J46 27 海同 4802 4770 1519 5 1653 四川 2516 8037 4002 1158 64 1888& 亠. jrcrr J*1 A.n cent 調(diào)用因子分析模塊(AnalyzeDimensionReductionFactor),將需要參與分析各個(gè)原始變量放入變量框，如下圖所示： 單擊Descriptives按鈕，打開Descriptives次對

4、話框，勾選KMOandBartlettstestofsphericity選項(xiàng)（Initialsolution選項(xiàng)為系統(tǒng)默認(rèn)勾選，保持默認(rèn)即可），如下圖所示，然後點(diǎn)擊Continue按鈕，回到主對話框： 其他次對話框都保持不變（此時(shí)在Extract次對話框中，SPSS已經(jīng)默認(rèn)將提取公因子方法設(shè)置為主成分分析法），在主對話框中點(diǎn)0K按鈕，執(zhí)行因子分析，得到主要結(jié)果如下面幾張表。 KM0和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果： KMOandBartleWsTest Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy. .635| EartlettsTestafSpheri

5、city Approx.Chi-Squaredf Sig. 149.790 15 |.000| KMO為0.6350.6,說明數(shù)據(jù)適合做因子分析；Bartlett球形檢驗(yàn)顯著性P值為0.0000.05，亦說明數(shù)據(jù)適合做因子分析。 公因子方差表，其展示了變量共同度，Extraction下面各個(gè)共同度值都大於0.5,說明提取主成分對於原始變量解釋程度比較高。 本表在主成分分析中用處不大，此處列出來僅供參考。 Communalities Initial Extraction AlGDP 1.000 .930 1.000 .721 牡二消獲就零總麵 1.000 735 農(nóng)忖人均純收人 1.000 .9

6、61 1.000 .847 1.000 .859 ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis. 總方差分解表如下表。 由下表可以看出， 提取了特征值大於1兩個(gè)主成分，兩個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)率分別是55.449%和29.771%,累積方差貢獻(xiàn)率是85.220%；兩個(gè)特征值分別是3.327和1.786。 TotalVarianceExplained Con】卩口riEnt InitialEigenvalues ExtractionSumsofSquaredLoadings Total %ofVariance Cumulative% Total %ofVari

7、ance Cumulative% 1 3.327 55.449 55.449 3.327 55.449 55.449 2 1.786 29.771 85.220 1.786 29.771 85.220| 3 .497 8.205 93.505 4 .262 4.362 97.067 5 .000 1.473 99.340 6 .040 .660 100.000 ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis 因子截荷矩陣如下： ConiponeiitMatrix Corriporierit 1 2 AiiGDP .831 -.490 丙定備產(chǎn)按倚 .73

8、2 .430 社會(huì)消笊詁零幷總頷 .781 -.431 農(nóng)村人均死收 .893 -.405 斡硏機(jī)構(gòu)數(shù)嚴(yán) .694 .605 卩尤機(jī)構(gòu)數(shù)雖 .461 .804 EdractionMethod:PrincipalComponentAnalysis. a2componentsextracted. 根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)知識(shí)，主成分分析變換矩陣亦即主成分載荷矩陣U與因子載荷矩陣A 故可以由這二者通過計(jì)算變量來求得主成分載荷矩陣U。 新建一個(gè)SPSS數(shù)據(jù)文件，將因子載荷矩陣中各個(gè)載荷值複制進(jìn)去，如下圖所 示： 計(jì)算變量(Transform-ComputeVariables)公式分別如下二張圖所示: 十樣匚o

9、mputeVariable 十嚴(yán)ComputeVariable TarnMvriatle:NumericExpression: U2 = A2ySQRT1.786 Type&Label. ZAI A2 妙U1 OHSSEE r、rv1fvv 計(jì)算變量得到兩個(gè)特征向量U1和U2如下圖所示（U1和U2合起來就是主成分載荷矩陣）： Al A2 U1 U2 .831 -490 46E -367 .732 .4-30 .401 322 .781 -.4-31 .428 -323 .893 -405 .490 -.303 .694 .605 J80 .453 .461 .804 .253 .602

10、 所以可以得到兩個(gè)主成分Y1和Y2表達(dá)式如下： Y1=0.456X1+0.401X2+0.428X3+0.490X4+0.380X5+0.253X6 Y2=-0.367X1+0.322X2-0.323X3-0.303X4+0.453X5+0.602X6 由上面兩個(gè)表達(dá)式，可以通過計(jì)算變量來得到Y(jié)1、Y2值。需要注意是，在計(jì)算變量之前，需要對原始變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，上述Y1、Y2表達(dá)式中X1X9 TargetVariable: NumericExpression: 應(yīng)為各原始變量標(biāo)準(zhǔn)分，而不是原始值。（另外需注意，本操作需要在SPSS原始文件中來進(jìn)行，而不是主成分載荷矩陣那個(gè)SPSS數(shù)據(jù)表中。

11、調(diào)用描述統(tǒng)計(jì)：描述模塊（AnalyzeDescriptiveStatisticsDescriptives）,將各個(gè)原始變量放入變量框，並勾選Savestandardizedvaluesasvariables框，如下圖所示： 得到各個(gè)原始變量標(biāo)準(zhǔn)分如下圖（部分）: Z扎均GDP E也定貫產(chǎn)投黃 Z社塔消費(fèi)品零害 邙?勻純收入. 弟研機(jī)枸隸量 口生機(jī)枸數(shù)量 i2.04441 -.51660 1.G5906 1.94024 1.62927 -.42520 ?1.31636 .03023 .55226 .90174 -.86049 -.90926 5-.34261 .88480 -.30199 -.0

12、3634 .61073 1.0Z4B1 !-.53582 -42228 -82403 -623E9 -.E7756 -.16119 )-.46360 .19082 -1.19862 -.62105 -.97366 -.43612 ).60217 2.2&560 -.43420 .07552 1.40293 .0D641 -.22950 -.58107 -.93505 -.11133 .38433 -.71568 .0213& .01172 -.7G471 .03923 .1014G .3D704 i3.76590 2.41216 2.46924 3.23931 .49756 -

13、.33483 i.9197 1.58117 .30226 .96530 1.74244 1.50SB8 61311 -.18617 1&4719 1613EG 04488 60300 -.63303 .22753 -.40877 -.50156 -.06829 .02201 .35371 -9SS52 .19378 .44669 -.36122 -.53932 )-.E8934 -.66181 -.76386 -.20285 -.29453 -.29742 .03733 1.62445 -.01131 .02341 .66732 1.O70GO -.65503 .69377 -.829

14、12 -.59181 .78049 .31360 1 開 94 -.30945 -.05877 -.23590 1.12000 .88230 -.57671 -.1524d .3E734 -.34.E22 S1073 71657 .11052 2.67857 1.2?413 .32781 .63767 -.5S211 -.4&556 .43531 -.31052 -.52098 -.25702 J.15134 -1.27655 .41751 .22573 -1.76586 -1.32671 IeJnon- CQACfl QQ77DD Z人均GDP即為X1，Z固定資產(chǎn)投資即為X2，其餘類

15、推。 調(diào)用計(jì)算變量模塊（TransformComputeVariables）,輸入公式如下圖所示: 目怖駕F: 類出與標(biāo)整0J 豐郃 GDF與非中心COF當(dāng)前二期巧問 日朗運(yùn)卑 已皴和捋并真雖1日： 博廿普寺雖 皴于宏迖宜巳； -267*ZA旳GDP亠.曲2七己固疋資嚴(yán)扶貿(mào)-.323七玉1M：月戔出克呈總和303J村人均紺攵入+.45薩番亦rtfg戲呈+.G02T遼蘭忙摳熱凰 +”IN QSSHLJLL 二丄 K dlaK11(； 計(jì)算出來主成分Y1、Y2如下圖所示: 曲爍回； 且卞 CDF與非中心3CF 目荒口封燈巨 H聆綃 口期創(chuàng)建 /人均GOP 倉國污定廣押壬 護(hù)吐會(huì)月貿(mào)品密芭忌越 Z農(nóng)

16、時(shí)人均純收入 於貳眄卩旅埶至 令王蘭tum數(shù)亙 Zcarp,A.jGDFJl/.A.夕Z5CC班回宅資產(chǎn)投資.於ZSMW.社二洋杵品垂.夕25：班尿和人均純吹.護(hù)zscorH科評(píng)川&劃量）Zsccre衛(wèi)生磯構(gòu)數(shù)呈. 磴恐組回: 日斫支屋 （T） : 硏機(jī)構(gòu)數(shù)量 口 2生機(jī)構(gòu)數(shù)量 Y1 Y2 1.62927 -42520 2.90 -156 -.06049 -.90925 .73 -1.86 .E1073 1.02481 .64 141 -.67756 -.16119 -1.33 .16 -.97366 -.43612 -1.4J .11 1.40293 .05641 1.55 1.31

17、 .38439 .71569 -.83 -.02 .10146 .30704- -.15 .49766 -.33433 5.43 -2.36 1.74244 1.50888 2.50 1.64 .04488 .60300 1.87 -92 -.06S29 .02201 -.64 -35122 -.53932 -.16 -1.10 -.29463 -.29742 -1.19 .04 .66732 1.07860 1.20 1.46 70049 313G0 -.29 1.45 1.12000 .88230 .22 1.16 61073 .71667 .07 .8E .32781 .63767 2.

18、42 -.94 -.52098 -25702 -.&7 -.38 -1.76586 -1.32671 -1.38 -213 1.57269 337798 1.12 3.58 由上述各步驟，我們就求得了主成分Y1和Y2。 通過主成分得分，可以進(jìn)行聚類分析或者綜合評(píng)價(jià)。 聚類分析不再詳述，下面再補(bǔ)充介紹一下綜合評(píng)價(jià)計(jì)算。 根據(jù)公式，綜合評(píng)價(jià)得分Y=w1*Y1+w2*Y2,w1、w2值就是等於旋轉(zhuǎn)之前方差貢獻(xiàn)率(如下圖所示),本例中，兩個(gè)權(quán)重w1、w2分別是0.55449和0.29771,故Y=0.55449*Y1+0.29771*Y2。注意：如果需要對權(quán)重進(jìn)行歸一化處理，則w1、w2分別是

19、55.449/85.220和29.771/85.220,則Y=(55.449*Y1+29.771*Y2)/85.220。 TotalVarianceExplained Camponmnt InitialEigenvalues ExtractionSumsofSquaredLoadings Total %ofVariance Cumulative% Tolal %ofVariance Cumulative% 1 3.327 55.449 55.449 2.327 r55.4491 55.449 2 1786 29.771 85.220 1786 29.7711 |85.220| 3 .497 0.285 93.505 4 .262 4.362 97.367 5 .088 1.473 99.340 6 .040 .660 100.000 ExtractionMethod:PrincipalComponentArimlyEiE. 以未歸一化權(quán)重為例， 通過計(jì)算變量可以得到主成分綜合評(píng)價(jià)得分Y,操作過程如下圖所示： 刪降 0 +780 BSSSB MHrnr irn 目標(biāo)孌量CD 匏字表迖去E：: 対計(jì)算甕呈 .55449.297712 話地區(qū)少人均 CLIP倉固定資產(chǎn)投資 A 社會(huì)消費(fèi)品零售總撅搶農(nóng)材人均純收入妙科研機(jī)構(gòu)數(shù)量冷衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量