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用SPSS进行主成分分析与因子分析案例研究

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发表于 2021-9-22 11:34:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
        在数据统计分析时,会遇到变量特别多的情况,这些变量之间还存在着很强的相关关系或者说变量之间存在着很强的信息重叠,如果直接对数据进行分析,一方面带来工作量无微增大,另一方面会出现模型应用错误,于是就需要主成分分析和因子分析。这两者分析方法的基本思想都是在不损失大量信息的前提下,用较少的独立变量来代替原来的变量进行进一步分析。
        PCA主成分分析是 以降维方式 提取 主成分 ,提取出的主成分是 原始变量的综合考量 ,可 简化数据的复杂度,便于后期处理 。本文记录了如何利用SPSS中自带的因子分析进行主成分分析。
一、 SPSS数据标准化 1.用SPSS软件打开文件;

2.数据标准化,【分析】–【描述统计】–【描述】;
3.将所有变量移至右侧,选择【将标准化值另存为变量】;
4.直接回到“数据视图”,可以看到多了81个标准化后的变量;
二、 SPSS主成分分析
1.主成分分析,【分析】–【降维】–【因子】;
2.将标准化后的变量移至右侧;
3.【概述】部分选择“初始解”、“系数”、“KMO和巴特利特球形度检验”;
4.【提取】部分选择主成分,其它默认即可;
5.【旋转】部分选择“最大方差法”、“旋转后的解”;
6.【得分】部分选择“显示因子得分系数矩阵”,若想保存为变量,也可选择;
7.【选项】部分选择“成列排除个案”、“按大小排序”;
8. 查看结果中的“总方差解释”,提取的主成分个数,一般有两种条件:
1)特征值>1,如下图所示,有7个主成分。
2)方差累积贡献率>80%,在85%—95%;
注意事项: KMO是用来检验该数据是否可以使用主成分分析的一个指标
由于此次实验的样本数小于指标数,或者可以理解为样本数过少导致KMO指标无法查看;因此我们通过相关性矩阵看到指标间有一定相关性,可提取主成分分析。



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发表于 2021-9-23 14:53:26 | 显示全部楼层
我们正用着spss软件,有正版软件下载不?
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 楼主| 发表于 2021-9-23 18:39:31 | 显示全部楼层
tom 发表于 2021-9-23 14:53
我们正用着spss软件,有正版软件下载不?

正版都收费,但是平时使用都是用用破解版
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 楼主| 发表于 2021-9-23 18:41:24 | 显示全部楼层
tom 发表于 2021-9-23 14:53
我们正用着spss软件,有正版软件下载不?

如果用的话,可以去“极术云”回复关键字“spss”获取,mac和win都有
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