spass13.0主成分分析和详细操作步骤

资 源 简 介

spass13.0主成分分析和详细操作步骤

详 情 说 明

SPSS13.0中的主成分分析（PCA）是一种通过线性变换将高维数据降维的统计方法，常用于减少变量数量并保留关键信息。以下是其核心逻辑和操作要点：

数据准备阶段 需确保数据满足PCA的前提条件：连续型变量、样本量大于变量数5-10倍。建议先进行KMO检验（>0.6）和Bartlett球形检验（p<0.05）验证数据适用性。

标准化处理关键 在SPSS13.0的"Descriptives"选项中勾选"Save standardized values as variables"，消除量纲影响。标准化后的数据将自动生成新变量（Z开头）。

主成分提取路径 通过"Analyze > Dimension Reduction > Factor"进入对话框。需特别注意： Extraction选项卡选择"Principal components" 使用特征值>1或累计方差贡献率>80%的标准确定成分数量 碎石图(Scree Plot)可辅助判断成分拐点

结果解读要点 查看"Total Variance Explained"表获取各成分方差贡献率，"Component Matrix"反映原始变量与成分的相关性。建议对成分矩阵进行旋转（Varimax方法）使载荷两极分化。

应用衍生数据 利用"Transform > Compute Variable"生成成分得分，新变量可用于后续回归或聚类分析。注意勾选"Save as variables"保存因子得分。

典型应用场景包括问卷维度压缩、财务指标综合评估等。实际操作中建议配合检验结果调整成分数量，并关注成分的实际业务含义解释。