主成分、因子分析步驟-資料下載頁
2025-06-23 14:32本頁面
【正文】 方法：主體元件分析。Communalities（稱共同度）表示公因子對各個變量能說明的程度，每個變量的初始公因子方差都為1，共同度越大，公因子對該變量說明的程度越大，也就是該變量對公因子的依賴程度越大。共同度低說明在因子中的重要度低。一般的基準(zhǔn)是，這時變量在分析中去掉比較好。（4）解釋的總方差：說明的變異數(shù)總計元件起始特征值擷取平方和載入總計變異的 %累加 %總計變異的 %累加 %123.6004.3585.1426.043.712擷取方法：主體元件分析。%，%，%，%的信息，因而因子取二維比較顯著。（5） 成分矩陣（因子載荷矩陣）元件矩陣a元件12食品.902.255衣著.880燃料.093.912住房.878交通和通訊.925娛樂教育文化.588.488擷取方法：主體元件分析。a. 擷取 2 個元件。該矩陣并不是主成分1和主成分2的系數(shù)。主成分系數(shù)的求法：各自主成分載荷向量除以主成分方差的算數(shù)平方根。則第1主成分的各個系數(shù)是向量（，，，）除以后才得到的，即（，，，）才是主成分1的特征向量。第1主成分的函數(shù)表達(dá)式：Y1=*Z交+*Z食+*Z衣+*Z住+*Z娛+*Z燃（6）因子得分因子得分顯示在SPSS的數(shù)據(jù)窗口里。通過因子得分計算主成分得分。（7）主成分得分主成分的得分是相應(yīng)的因子得分乘以相應(yīng)方差的算數(shù)平方根。即：主成分1得分=主成分2得分=【轉(zhuǎn)換】—【計算變量】（8） 綜合得分及排序綜合得分是按照下列公式計算：綜合得分Y為：【數(shù)據(jù)】——【排序個案】
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