主成分分析法及其在spss中的操作(編輯修改稿)
2025-07-22 02:01 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 nalysis，彈出Factor Analysis 對話框：把指標(biāo)數(shù)據(jù)選入Variables 框，Descriptives: Correlation Matrix 框組中選中Coefficients,然后點擊Continue, 返回Factor Analysis 對話框，單擊OK。注意：SPSS 在調(diào)用Factor Analyze 過程進(jìn)行分析時, SPSS 會自動對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理, 所以在得到計算結(jié)果后的變量都是指經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的變量, 但SPSS 并不直接給出標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù), 如需要得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù), 則需調(diào)用Descriptives 過程進(jìn)行計算。從表3 可知GDP 與工業(yè)增加值, 第三產(chǎn)業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資、基本建設(shè)投資、社會消費品零售總額、地方財政收入這幾個指標(biāo)存在著極其顯著的關(guān)系, 與海關(guān)出口總額存在著顯著關(guān)系。可見許多變量之間直接的相關(guān)性比較強(qiáng), 證明他們存在信息上的重疊。主成分個數(shù)提取原則為主成分對應(yīng)的特征值大于1的前m個主成分。特征值在某種程度上可以被看成是表示主成分影響力度大小的指標(biāo), 如果特征值小于1, 說明該主成分的解釋力度還不如直接引入一個原變量的平均解釋力度大, 因此一般可以用特征值大于1作為納入標(biāo)準(zhǔn)。通
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