主成分分析的spss實(shí)現(xiàn)(已修改)
2025-08-22 18:17 本頁(yè)面
【正文】 用 SPSS作主成分分析 以 城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出資料為例 ,用主成分分析法對(duì)各省、市作綜合評(píng)價(jià) （ spssex2/城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出的主成分分析 ） 以經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)為例，用主成分分析法對(duì)各企業(yè)作綜合評(píng)價(jià)（ spssex2/企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主成分分析） 主成分分析法和 SPSS軟件應(yīng)用時(shí) 一對(duì)一的正確步驟： （一）指標(biāo)的正向化。 指標(biāo)最好有同趨勢(shì)化，一般為了評(píng)價(jià)分析的方便，需要將逆指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正指標(biāo)，轉(zhuǎn)化的方式為用逆指標(biāo)的倒數(shù)值代替原指標(biāo)。 （二）指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（ SPSS軟件自動(dòng)執(zhí)行，下圖）。 （三）指標(biāo)之間的相關(guān)性判定：用 SPSS軟件中表“ Correlation Matrix(相關(guān)系數(shù)矩陣 )”判定。 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化： （四）確定主成分個(gè)數(shù) m：用 SPSS軟件中表“ Total Variance Explained(總方差解釋 )” 的主成分方差累計(jì)貢獻(xiàn)率 %、結(jié)合表“ Component Matrix(初始因子載荷陣 )”中變量不出現(xiàn)丟失確定主成分個(gè)數(shù) m。 （ SPSS中選取主成分的方法有兩個(gè)：一是根據(jù)特征根 ≥1來(lái)選?。? 另一種是用戶(hù)直接規(guī)定主成分的個(gè)數(shù)來(lái)選取。） （五）主成分 Fi表達(dá)式（ 這是 SPSS軟件及其教科書(shū)中沒(méi)完善的地方 ）：經(jīng)過(guò) FACTOR 過(guò)程產(chǎn)生的是因子載荷陣，但主成分分析模型需要的不是因子載荷量而是特征向量，所以還需將因子載荷量輸入數(shù)據(jù)編輯窗口，利用 “主成分相應(yīng)特征根的平方根與特征向量乘積為因子載荷量”的性質(zhì)用 TRANSFORM——COMPUTE 來(lái)計(jì)算特征向量，得到主成分的線性表達(dá)式。 將 SPSS軟件中表“ Component Matrix”中的第 i 列向量除以第 i個(gè)特征根的開(kāi)根后就得到第 i個(gè)主成分函數(shù) Fi 的系數(shù)（將前 m個(gè)因子載荷矩陣輸入到數(shù)據(jù)編輯窗口 ,為變量 A1,A2, ?,A m,在“ transform pute”中進(jìn)行計(jì)算 Ui=Ai / SQR( ），得到特征向量 Ui， 由此寫(xiě)出主成分 Fi表達(dá)式。 ?i （六）主成分 Fi命名：用 SPSS軟件中表“ Component Matrix”中的第 i 列中系數(shù)絕對(duì)值大的對(duì)應(yīng)變量對(duì) Fi命名 (有時(shí)命名清晰性低 )。 （七）主成分與綜合主成分得分 (評(píng)價(jià)值 ) （ 這是SPSS軟件及其教科書(shū)中沒(méi)完善的地方 ）：主成分得分是根據(jù)表達(dá)式將標(biāo)準(zhǔn)化后的相應(yīng)數(shù)據(jù)代入得到的， 在“ transform_pute”中輸入主成分的表達(dá)式（特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)相乘 ） ，確定后即可得到各主成分的得分 Fi 。 若需要綜合得分，還需在“ transform_pute”中輸入綜合評(píng)價(jià)函數(shù) ,??? 2211 FFF mmY ??? ???? ??i 是主成分的方差貢獻(xiàn)率。 最后在” transform_rank case” 中選中 Y進(jìn)行排序。 主成分得分一般用來(lái)對(duì)研究現(xiàn)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)、排序及篩選變量 。 （八）檢驗(yàn)：綜合主成分 (評(píng)價(jià) )值用實(shí)際結(jié)果、經(jīng)驗(yàn)與原始數(shù)據(jù)做聚類(lèi)分析進(jìn)行檢驗(yàn)（對(duì)有爭(zhēng)議的結(jié)果，可用原始數(shù)據(jù)做判別分析解決爭(zhēng)議）。 （九）綜合實(shí)證分析。 x1：人均糧食支出（元 /人） x2：人均副食支出（元 /人） x3：人均煙、酒、茶支出（元 /人） x4：人均其他副食支出（元 /人） x5: 人均衣著商品支出（元 /人） x6: 人均日
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