第六讲主成分分析(0812)

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1、第六讲主成分分析第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组主成分分析的操作步骤和选项说明第一步：在数据表单击菜单“Analyze”，然后选择“DataReduction”，单击“Factor”，弹出FactorAnalysis对话框：第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组第二步：选择参与分析的变量。在主对话框左边的矩形框中选择要分析的所有变量，用上面箭头按钮把它们移送到“Variables”（变量）矩形框中。如果想选择部分符合条件的变量参与分析，则从主对话框左边的矩形框中选择那些需参

2、与分析的部分变量移送进入“SelectionVariable”（选择变量）框中，这时右边的“Value”按钮激活。单击Value按钮，打开“SetValue”对话框，在“ValueforSelection”下的小框中输入所选择的部分变量的变量值。第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组第三步：单击“Descriptives”，打开“Descriptives”（描述统计量）对话框。第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组在“Statistic”(统计量)子栏下选择“Univariate

3、descriptives”（单变量描述统计量）输出各个分量的均值、标准差以及观测数量。选择“Initialsolution”（初始解），此项为系统默认。输出各个分析变量的初始共同度、特征值以及解释方差的百分比。在“CorrelationMatrix”(相关矩阵)子栏下选择“Coefficients”，给出变量的相关系数矩阵。选择“Sinificancelevels”，给出显著性水平，即相关矩阵中相关系数为0的单尾显著性水平。选择“Determinant”，给出相关系数矩阵行列式的值。选择“KMOandB

4、artlett‘stestofsphericity”，给出KMO值和巴特莱特球度检验结果。第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组选择“Inverse”，给出相关系数矩阵的逆矩阵。选择“Reproduced”（再生相关系数矩阵），输出因子分析后的估计相关系数矩阵以及残差阵(即原始相关阵与再生相关阵的差)。选择“Anti-image”（反映象相关系数矩阵），包括偏相关系数的负数以及偏协方差的负数，在一个好的因子模型中，反映象相关阵中，主对角线之外的元素应很小，主对角线上的元素用于度量抽样的适度值

5、。选好以后单击“Continue”即返回主对话框（下同）。第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组第四步：在主对话框中单击“Extraction”按钮，打开Extraction（因子提取）对话框：在“Method”后选择“Principalcomponents”（主成分）选项，系统默认，也是主成分分析必选项。第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组在“Analyze”（分析）子栏下选择“Correlationmatrix”(相关矩阵)，则用相关系数矩阵进行计算，此项为系统默认，通常选

6、此项。选择“CovarianceMatrix”（协方差矩阵），则用协方差矩阵进行计算。在“Display”（显示）子栏下选择“Unrotatedfactorsolution”，给出初始（未旋转的）的因子载荷阵及方差贡献，若不选该项而作因子旋转，则不给出初始因子载荷阵。选择“Screeplot”（碎石图），它是与各因子关联的散点图，利用它直观协助选取公因子。图上有一个明显的分界点，它的左边陡峭的斜坡代表大的因子，右边平缓的尾部代表其余的小因子。第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组在“Extr

7、act”(提取)子栏下选择“Eigenvaluesover”，可在其后的框中键入提取因子时要求的最小的特征值（系统默认为1），即凡是特征值大于该值的因子都将被作为公因子提取出来。选择“Numberoffactors”，则在此项后面的矩形框中指定提取公因子的数量。选择“MaximumIterationsforConvergence”，因子分析收敛的最大迭代步数，系统默认迭代步数为25。用主成分法提取因子时不进行迭代，故不修改。作主成分分析时“Rotation”、“Scores”和“Options”这三个对

8、话框的选项不选。第五步：以上选好后单击“OK”按钮，开始运行主成分分析程序。下面用例题7.3.2讲解如何使用SPSS进行主成分分析。第六讲主成分分析温州大学《现代统计分析方法》课程组TotalVarianceExplainedExtractionSumsofSquaredLoadingsComponentTotal%ofVarianceCumulative%15.09763.71863.71821.35216.90580.6223.5757