求助啊，spss怎么用spss主成分分析方法法进行排序

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-16 18:57 标签： spss主成分分析法步骤
求助SPSS13.0 如何做对应分析和主成分分析_百度知道
求助SPSS13.0 如何做对应分析和主成分分析
我有更好的答案
Extraction中选区PCSPSS中没有单独的主成分分析，是和因子分析放在一起的。在Data Reduction--Factor中，不能直接算，和因子分析 放在一块的用的都是同一种方法，只是在因子分析的基础上除以各自的特征根的开方即可我记得是这样。主成分分析与因子分析只是主成分提取方法不同。dhappy(站内联系TA)我可以传个可见给你shenfx521(站内联系TA)那麻烦你给我传一下啊，邮箱ocp(站内联系TA)kilikf 说的对
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&【求助】怎样用SPSS做主成分分析?
【求助】怎样用SPSS做主成分分析?
作者 girlwish
怎样用SPSS做主成分分析?如果能提供哪里有好懂的操作说明最好,多谢多谢
[ Last edited by cadick on
at 02:45 ]
操作只需要两步：
（1）菜单中找到：因子分析/Factor Analysis
（2）确定/OK
为啥非得用 SPSS？正如楼上所言，SPSS 中的主成份分析要借助因子分析进行，也就是在因子分析中，采用主成份的方法寻求公因子的那一步……
SPSS中虽然没有单独的PCA，但是如果不进行任何设置的话（如2楼所言），做的就是主成分分析。如果想做因子分析还要加上旋转。
推荐你看看《spss高级篇张文彤主编》这本书，很适合入手的，
主成分分析在SPSS中相对简单些，操作相对简单些，建议先看看书本关于主成分和因子分析的理论知识，再看软件应用方法，这样会理解的更深刻些。
用mathlab的奇异值分解吧
我正在学习
PCA和相关性都有点眉目了
置信区间还不懂，有空一起探讨
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与700万科研达人随时交流主成分分析与因子分析及SPSS实现（二）：实例讨论
SPSS没有提供单独的主成分分析方法，而是混在因子分析当中，下面通过一个例子来讨论主成分分析与因子分析的实现方法及相关问题。
一、问题提出
男子十项全能比赛包含100米跑、跳远、跳高、撑杆跳、铅球、铁饼、标枪、400米跑、1500米跑、110米跨栏十个项目，总分为各个项目得分之和。为了分析十项全能主要考察哪些方面的能力，以便有针对性的进行训练，研究者收集了134个顶级运动员的十项全能成绩单，将通过因子分析来达到分析目的。
二、分析过程
变量视图：
数据视图（部分）：
菜单选择（分析-&降维-&因子分析）：
打开因子分析的主界面，将十项成绩选入”变量“框中（不要包含总分），如下：
点击”描述“按钮，打开对话框，选中”系数“和”KMO和Bartlett球形度检验“：
上图相关解释：
”系数“：为变量之间的相关系数阵列，可以直观的分析相关性。
”KMO和Bartlett球形度检验“：用于定量的检验变量之间是否具有相关性。
点击”继续“，回到主界面，点击”抽取“，打开对话框。
=&”主成分“，”输出“=&”未旋转的因子解“和”碎石图“，”抽取“=&”基于特征值“，其余选择默认。
①因子抽取的方法：选取默认的主成分法即可，其余方法的计算结果可能有所差异。
②输出：”未旋转的因子解”极为主成分分析结果。碎石图有助于我们判断因子的重要性（详细介绍见后面）。
③抽取：为抽取主成分（因子）的方法，一般是基于特征值大于1，默认即可。
点击”继续“，回到主界面，点击”确定“，进入分析。
输出的主要表格如下：
（1）相关性检验
因子分析要求变量之间有相关性，所以首先要进行相关性检验。首先输出的是变量之间的相关系数矩阵：
可以直观的看到，变量之间有相关性。但需要检验，接着输出的是相关性检验：
上图有两个指标：第一个是KMO值，一般大于0.7就说明不了之间有相关性了。第二个是Bartlett球形度检验，P值&0.001。综合两个指标，说明变量之间存在相关性，可以进行因子分析。否则，不能进行因子分析。
（2）提取主成分和公因子
接下来输出主成分结果：
这就是主成分分析的结果，表中第一列为10个成分；第二列为对应的”特征值“，表示所解释的方差的大小；第三列为对应的成分所包含的方差占总方差的百分比；第四列为累计的百分比。一般来说，选择”特征值“大于1的成分作为主成分，这也是SPSS默认的选择。
在本例中，成分1和2的特征值大于1，他们合计能解释71.034%的方差，还算不错。所以我们可以提取1和2作为主成分，抓住了主要矛盾，其余成分包含的信息较少，故弃去。
下面，输出碎石图，如下：
碎石图来源于地质学的概念。在岩层斜坡下方往往有很多小的碎石，其地质学意义不大。碎石图以特征值为纵轴，成分为横轴。前面陡峭的部分特征值大，包含的信息多，后面平坦的部分特征值小，包含的信息也小。
由图直观的看出，成分1和2包含了大部分信息，从3开始就进入平台了。
接下来，输出提取的成分矩阵：
上表中的数值为公因子与原始变量之间的相关系数，绝对值越大，说明关系越密切。公因子1和9个运动项目都正相关（注意跑步运动运动的计分方式，时间越短，分数越高），看来只能称为“综合运动”因子了。公因子2与铁饼、铅球正相关，与1500米跑、400米跑负相关，这究竟代表什么意思呢？看来只能成为“不知所云”因子了。
（三）因子旋转
前面提取的两个公因子一个是大而全的“综合因子”，一个不知所云，得到这样的结果，无疑是分析的失败。不过，不要灰心，我们可以通过因子的旋转来获得更好的解释。在主界面中点击“旋转”按钮，打开对话框，“方法”=&“最大方差法”，“输出”=&“旋转解”。
点击“继续”，回到主界面点击“确认”进行分析。输出结果如下：
这是选择后的成分矩阵。经过旋转，可以看出：
公因子1得分越高，所有的跑步和跨栏成绩越差，而跳远、撑杆跳等需要助跑类项目的成绩也越差，所以公因子1代表的是奔跑能力的反向指标，可称为“奔跑能力”。
公因子2与铁饼和铅球的正相关性很高，与标枪、撑杆跳等需要上肢力量的项目也正相关，所以该因子可以成为“上肢力量”。
经过旋转，可以看出公因子有了更合理的解释。
（四）结果的保存
在最后，我们还要将公因子储存下来供后续使用。点击“得分”按钮，打开对话框，选中“保存为变量”，方法采用默认的“回归”方法，同时选中“显示因子得分系数矩阵”。
SPSS会自动生成2个新变量，分别为公因子的取值，放在数据的最后。同时会输出一个因子系数表格：
由上图，我们可以写出公因子的表达式（用F1、F2代表两个公因子，Z1~Z10分别代表原始变量）：
-0.16*Z1+0.161*Z2+0.145*Z3+0.199*Z4-0.131*Z5-0.167*Z6+0.137*Z7+0.174*Z8+0.131*Z9-0.037*Z10
F2同理，略去。
注意，这里的变量Z1~Z10，F1、F2不再是原始变量，而是标准正态变换后的变量。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。主成分分析用SPSS进行排序的详细步骤，关键是排序的详细计算步骤？_百度知道
主成分分析用SPSS进行排序的详细步骤，关键是排序的详细计算步骤？
网上的回答全部是一个模子，全部是COPY回答。
我现在关键是要知道，降维得出主成分的表后，然后怎么下一步分析，关键是排序这一步，网上的回答故意把关键的步骤略掉，好像是特意不让人看懂，我现在就是要知道后面的详细步骤，真诚求助？关键是要附图，不要像...
假如您对这方面非常了解，我可以加您QQ详细聊么，网上的回答全部都一样，不能真正解决问题，我都搜了快个把月了，就是找不到详细解答，都快急疯了。真情求助！
我有更好的答案
详细步骤见教材百度当然只能看到简要的介绍在factor里面去做我替别人做这类的数据分析蛮多的
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互联网 & 08-05 17:46:14 & 作者：佚名 &
请问用SPSS做主成分分析，选取的指标有什么条件！一般般怎么办才好？我用SPSS做主成分分析，结果其KMO值没有通过！请问能继续做吗
请问用SPSS做主成分分析，选取的指标有什么条件！一般般怎么办才好？我用SPSS做主成分分析，结果其KMO值没有通过！请问能继续做吗?
主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换：
& &将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量；
& &方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息；
& &新变量各自带有独特的专业含义。
住成分分析的作用是：
& &减少指标变量的个数
& &解决多重相关性问题
1、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
2、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
3、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
4、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
5、回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果
6、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
7、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%。
以上就是spss做主成分分析介绍，希望能帮到打击！
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