主成分分析報告操作步驟

1、實用標準文檔主成分分析操作步驟1）先在spss中錄入原始數(shù)據(jù)2）菜單欄上執(zhí)行【分析】一一【降維】一一【因子分析】，打開因素分析對話 框，將要分析的變量都放入【變量】窗口中。3）設計分析的統(tǒng)計量點擊【描述】：選中“ Statistics”中的“原始分析結果”和“相關性矩陣”中的“系數(shù)”。（選中原始分析結果，SPSS自動把原始數(shù)據(jù)標準差標準化，但不 顯示出來；選中系數(shù)，會顯示相關系數(shù)矩陣）然后點擊“繼續(xù)”。因子分析氐 博因子分忻:拒述疣計-Stabstics-單菠丘扌証性應）-相笑性距陣顯普性水平世再生遲）訂列式衛(wèi)）反峽象匡）回D和目;artlmU的逑總度檢臉両口：取浦冒則點擊【抽取】：“方法”里

2、選取“主成分”；“分析”、“輸出”、“抽取”均選中各自的第一個選項即可。方迭廻1：主成悄T-分析-1 編出相剜s矩陣遲）7的園子解®冏方蓬矩陣世）目碎石E（S）-抽取®基于特征值目 特WIA于址:lJ因子的固定救雖也要壊取的因子：器犬收做性迭代次數(shù)退X |藥Ig w點擊【旋轉】：選取第一個選項“無”。（當因子分析的抽取方法選擇主成分法時，且不進行因子旋轉，則其結果即為主成分分析）點擊【得分】：選中“保存為變量”，方法中選“回歸”；再選中“顯示因子得分系數(shù)矩陣”點擊【選項】：選擇“按列表排除個案”。4) 結果解讀5) A.相關系數(shù)矩陣：是6個變量兩兩之間的相關系數(shù)大小的方陣。

3、 通過相關系 數(shù)可以看到各個變量之間的相關，進而了解各個變量之間的關系。相關性矩陣食品衣著燃料住房交通和通訊娛樂教育文化相關食品1.000.692.319.760.738.556衣著.6921.000-.081.663.902.389燃料.319-.0811.000-.089-.061.267住房.760.663-.0891.000.831.387交通和通訊.738.902-.061.8311.000.326娛樂教育文化.556.389.267.387.3261.000B.共同度：給出了這次主成分分析從原始變量中提取的信息，可以看出交通和 通訊最多，而娛樂教育文化損失率最大。Communali

4、ties起始擷取食品1.000.878衣著1.000.825燃料1.000.841住房1.000.810交通和通訊1.000.919娛樂教育文化1.000.584擷取方法：主體元件分析C.總方差的解釋：系統(tǒng)默認方差大于1的為主成分。如果小于1,說明這個主 因素的影響力度還不如一個基本的變量。 所以只取前兩個，且第一主成分的方差 為3.568，第二主成分的方差為1.288，前兩個主成分累加占到總方差的80.939%<說明的變異數(shù)總計元件起始特徵值擷取平方和載入總計變異的%累加%總計變異的%累加%13.56859.47459.4743.56859.47459.47421.28821.4668

5、0.9391.28821.46680.9393.60010.00190.9414.3585.97596.9165.1422.37299.2886.043.712100.000擷取方法：主體元件分析D.主成分載荷矩陣:元件矩陣元件12食品.902.255衣著.880-.224燃料.093.912住房.878-.195交通和通訊.925-.252娛樂教育文化.588.488擷取方法：主體元件分析a.擷取2個元件。特別注意：該主成分載荷矩陣并不是主成分的特征向量，即不是主成分1和主成分2的系數(shù)。主成分系數(shù)的求法：各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值得算數(shù)平方根。則第1主成分的各個系數(shù)是向量 （0.

6、925，0.902，0.880 , 0.878，0.588，0.093）除以.3.568 后才得到的，即（0.490, 0.478，0.466，0.465，0.311，0.049）才是主成分1的特征向量，滿足條件是系數(shù)的平方和等于1,分別乘以6個原始變量標準化之后的變量即為第1主成分的函數(shù)表達式（作業(yè)中不用寫公式）：Y1=0.490*Z 交+0.478*Z 食+0.466*Z 衣+0.465*Z 住+0.311*Z 娛+0.049*Z 燃 同理可求出第2主成分的函數(shù)表達式。E.主成分得分系數(shù)矩陣元件評分係數(shù)矩陣元件12食品.253.198衣著.247-.174燃料.026.708住房.246-

7、.152交通和通訊.259-.196娛樂教育文化.165.379擷取方法：主體元件分析元件評分。該矩陣是主成分載荷矩陣除以各自的方差得來的， 實際上是因子分析中各個因子 的系數(shù)，在主成分分析中可以不考慮它。元件評分共變異數(shù)矩陣元件1211.000.0002.0001.000擷取方法：主體元件分析元件評分6）因子得分 在之前的“得分”對話框中，由于選中了 “保存為變量”，方法中的“回歸”；又選中了 “顯示因子得分系數(shù)矩陣”，因此SPSS的輸出結果和原始數(shù)據(jù)一起顯示在數(shù)據(jù)窗口里:宜.主成分分修換|黑提卸卩1眈5PS5血ati就由戢拓說麵器衣件近）絡輯回視亟凹數(shù)退切轉按衛(wèi)井析謝ERJ© 實

8、用理序 離口帚助凹地區(qū)住屋交通痢訊幌示敎奇文化FAC1 1FAC2_11北京190.3343.779.7360.5449.019.043104910-.22B722天津135 2036 4010 4744 1635493 3441770-1 036SD3間北95.2122.S39.3022.4422.812.B0-1.03856-1.D1B634山西104.7825 11£.409.8918.173.25-1 00619-1.3178G512S412?«訕12 5823 9$227-72763-1 102726遼寧145.6832.83177927.2939.093.47.

9、27382456017吉林159.3733.3S1B3711.8125.29S.22095661.3S274e116222.5713 2413.7621 756 043S276470$?9上海221.1138.6412.5311)6.6550.825.B92.35583M333510江蘇"14 5S2J1211 6742.6027 305 74057W-1565411浙江169.92327512.7247.1234.355U00.63562-.0499012135.11123.0915 6223.5418.206.39-.437921.2917613144 9221 2616 961

10、9 5221 T5& 37-377671 6065814江西140.5421.5017.6419.1915.974.34-.677661.4908516山東116.0430.2612.2033.6D33.773.B6-.11693-.5695016101.1823 269 4620 2020 504 30-$1423-76448町見：9變量的1.FAC1 12.049Q3603207577）主成分得分特別提醒： 后兩列的數(shù)據(jù)是北京等16個地區(qū)的因子1和因子2的得分，不是主成分1和主 成分2的得分。主成分的得分是相應的因子得分乘以相應的方差的算數(shù)平方根。即：主成分1得分=因子1得分乘以3

11、.568的算數(shù)平方根主成分2得分=因子2得分乘以1.288的算數(shù)平方根 得出各地區(qū)主成分1和主成分2的得分如下表:也*林範2藺掘集1-】駙益i廷唾晟弄丈件世）荒輯匡）藪據(jù)回轉按Q） 分折址】直禪型）圖形迫）實1 : 1 HA嚴3*t£Ey I11:地區(qū)酣1ET2主成知主謝1北京2 04910-228723 87053-25957I 241770-1 036807390C-1.176673-1 03856-1 013631 96175-1.15G044山西-1 08619-1 31786-2.05172L -1495645內幕- 72763-1 10272-1.37481-1 2514

12、86遼寧273S24660151722.517537095661 36274180691 54657呂-.3327847057-.74193.5340592.35583-43335444996-49181110江蘇-05796-15654-109481776611淅江G3552-.049901.20044-.0566312-.4379215917®-.827131.4660213|增建-.377671.60656-71339F 1 3233114江西- 677561.490851.27986£1.6919715山東-11693-.56960-22087-.6463316間南

13、-91423-7&446-172690-.8676117魏陽視圖刖后兩列就是16個地區(qū)主成分1和主成分2的得分。（有興趣的同學可以驗證一下：上面推導出來的主成分的函數(shù)關系式計算出來的主成分得分是否與該數(shù)據(jù)欄的的得分一致）8）綜合得分及排序：每個地區(qū)的綜合得分是按照下列公式計算的:化簡得1 .2K8*主成分1得分+ *主成分2得分3.568 + 1 .2883.568 + 1 .288Y=0.73476*主成分1得分+0.26524*主成分2得分按照此公式計算出各地區(qū)的綜合得分 Y為：文案大全實用標準文檔文案大全實用標準文檔文案大全實用標準文檔文案大全實用標準文檔地區(qū)因子1因子2主成分1

14、主成分2Y12.04910.228723.&7DE8-.2595727760924177Q-1 0368076900-1北-1.03856-1.01863-1.96175-1.15604-1.74S054山西 1.0BE19-1.317B65.0&1721 495641 904235-.72733-1 1Q272-1.37481-1 25148-1.342106遼寧273B2.45601.51722.51753.517301吉林095661.36274.180691.54657542988昱龍-.39278.47057-.741 S3.53405-.4

15、03499上海2 35683-433354 44996-491613 1392110江蘇-.05796-156S410948-.17766-.1275611浙江63552*04990120044-056633670212-437921.29176-.827191.46602-.2189413梅建-377S71 60658-.713391 82331 04Q5514江西677561.49085-1.279851.69197-.4916115山東-.11693-66950-22087-.64633 3337216河南-91423-7&446-1.72690-86761-1 49898按照綜

16、合得分丫的大小進行16個地區(qū)的排序:文案大全實用標準文檔文案大全實用標準文檔點擊【數(shù)據(jù)】【排序個案】文案大全實用標準文檔文案大全實用標準文檔文案大全實用標準文檔繪封游3Y :- IBM SPSS器文件0 蝙鎬®視圖世）敷據(jù)©） 轉換分析固直誚（M） 圖実用程序剛善地區(qū)主成分1主磁并2¥ |1上海2.35583-.433 3 &4.44996-.491813.139212北京2.04910- 228723.87053-259S72.775093浙江.63562*.049901.20044-05663.367024吉林.095661 36274.180691.

17、54657.542985遼寧.273824560151722.51753517306天津.41770-1 03680.73900-1.17667.267637福建-.377671 60G58-.713391 82331-.040558江蘇-.05796-.15654-.10946-.17766-.127569-.437921-29176-.827191.4E602-.2139410山東-11693-5695022087-64633-.3337211黑龍.3927847057-.74193一53405-.4034912江西-677561.43085-1.279851 69197-4916113-72783-1 10272*1.37481-1.25148-1 3421014河南-91423-76448-1.72690-.86761-1.4939816河北-1.03856-1 018631 96175-1 156D4-1.74806臨山西-1.08619-1 31786-2.05172-1.49564-1.90423特別提醒:1. 若主成分分析中有 n個變量，則特征值（或方差）之和就等于n;2. 特征向量（或主成分的系數(shù)）中各個數(shù)