如何利用spss进行主成分分析标准化

作者&投稿:谏素 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
spss中主成分分析法的数据如何进行标准化处理?~

先将x1-x12作为指标名在转置排列,即行为指标名,列为数值。然后打开软件,导入数据,单击分析->数据缩减->因子分析,进入因子分析窗口,选中所有变量加入右边框,点击描述->相关矩阵-,勾选系数,kmo两项单击继续回到因子分析窗口,在选择旋转,勾选无,然后按确定就行了。一般软件会进行标准化处理的,应该不用你自己处理。
这个步骤只是大致的,因为SPSS版本不同,界面也会有所不同,还有中英文版的,所以可能还要你对软件的语言翻译一下。身边现在只有中文版的,不好意思啦~~

首先
楼主要知道为什么做数据标准化
数据标准化主要是对那些量纲不同的指标数据进行标准化
通俗说就是数据单位不同的话就做个标准化
要是单位相同不用标准化了
标准化步骤:选择analysis
分析
然后选择
下拉菜单的第二个descriptive
statistics
描述统计
接下来
选择第二项descriptive
描述
接着把你的指标都放到空白框里
就是这个界面的左下角
挑上对号
数据标准化了
相关系数矩阵也蹦出来啦
接着
你就会看到标准化后的数据出现在你spss页面上这些原始指标的后面
也就是页面往右拉吧
就看到标准化之后的数据了
你可以用这些标准化之后的数据进行主成分分析

  如何利用spss进行主成分分析标准化,解答如下

  • 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

  • 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

  • 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

  • 步骤阅读.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

  • 步骤阅读.5

  • 回到主对话框,点击ok,开始输出数据处理结果

  • 步骤阅读.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

  • 步骤阅读.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%。



主成分分析用于对数据信息进行浓缩,比如总共有20个指标值,是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。

  • 第一步:判断是否进行主成分(pca)分析;判断标准为KMO值大于0.6.

  • 第二步:主成分与分析项对应关系判断.

  • 第三步:在第二步删除掉不合理分析项后,并且确认主成分与分析项对应关系良好后,则可结合主成分与分析项对应关系,对主成分进行命名.


    spssau主成分分析操作共有三步:

    ①选择【进阶方法】--【主成分分析】

    ②将分析项拖拽到右侧分析框

    ③点击开始分析

    请点击输入图片描述

    默认提供主成分得分和综合得分,分析前勾选“成分得分”、“综合得分”即可。




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容露博力: 关于主成分分析,一般来说,如果前K个主成分的贡献率达到85%,表明前K个主成分基本包含了全部测量指标所具有的信息,这样既减少了变量的个数又便于对实际问题的分析和研究.你做出来的Total Variance Explained的图,根据Cumulative%的列可以看出,前三个主成分的方差贡献率达到了90.018%,因此选前三个主成分已足够描述财务情况. 参考资料:《SPSS统计分析高级教程》,高等教育出版社,张文彤主编,2004年出版.

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