spss第10章主成分分析和因子分析-展示頁
2025-05-25 11:36本頁面
【正文】 8 巴西 9 墨西哥 10 英國 11 法國 12 德國 36 13 意大利 27 14 俄羅斯 15 澳大利亞 16 新西蘭 西南財經大學出版社 7 主成分析 ?第 1步 分析：根據(jù)題目要求，需進行主成分分析。 西南財經大學出版社 8 主成分析 ?第 4步 因子分析的結果； ?特征值與方差貢獻表 Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2 3 4 .876 5 .599 6 .326 7 .119 .796 8 .041 .272 9 .018 .121 10 .010 .063 11 .004 .027 12 .001 .009 13 .000 .002 14 .000 .001 15 Extraction Method: Principal Component Analysis. 從表中可以看出前 3個主成分已經解釋了總方差的近 %，故可以選擇前 3個主成分進行分析。 西南財經大學出版社 10 主成分析 ?旋轉前的因子載荷矩陣 Component 1 2 3 x1 .407 .805 .268 x2 .596 .209 x3 .016 .821 x4 .895 x5 .614 .763 .028 x6 .826 x7 .273 .184 x8 .636 .703 .041 x9 .619 .703 .008 x10 .552 .766 .196 x11 .654 .172 x12 .666 .166 x13 .863 x14 .728 .144 x15 .579 .760 .005 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 3 ponents extracted. 西南財經大學出版社 11 主成分析 ?第 5步 利用因子分析的結果進行主成分分析：上 表是旋轉前的因子載荷矩陣，并不是主成分分析中所需要的標準化的正交向量，要得到標準化正交向量還需作如下運算： ?將上表因子載荷矩陣中的數(shù)據(jù)輸入 SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口中，將3個變量名分別命名為 a1,a2和 a3。其步驟為：打開Analyze→ Compute Variable ，計算過程如下圖所示。 變量 t1 t2 t3 x1 x2 x3 x4 x5 x6
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