主成分分析的spss實現(xiàn)-展示頁
2024-08-23 18:17本頁面
【正文】 化。 （九）綜合實證分析。 主成分得分一般用來對研究現(xiàn)象進行綜合評價、排序及篩選變量 。 若需要綜合得分，還需在“ transform_pute”中輸入綜合評價函數(shù) ,??? 2211 FFF mmY ??? ???? ??i 是主成分的方差貢獻率。 ?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)絕對值大的對應變量對 Fi命名 (有時命名清晰性低 )。） （五）主成分 Fi表達式（ 這是 SPSS軟件及其教科書中沒完善的地方 ）：經(jīng)過 FACTOR 過程產(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 來計算特征向量，得到主成分的線性表達式。 數(shù)據(jù)標準化： （四）確定主成分個數(shù) m：用 SPSS軟件中表“ Total Variance Explained(總方差解釋 )” 的主成分方差累計貢獻率 %、結(jié)合表“ Component Matrix(初始因子載荷陣 )”中變量不出現(xiàn)丟失確定主成分個數(shù) m。 （二）指標數(shù)據(jù)標準化（ SPSS軟件自動執(zhí)行，下圖）。用 SPSS作主成分分析 以 城鎮(zhèn)居民消費支出資料為例 ,用主成分分析法對各省、市作綜合評價 （ spssex2/城鎮(zhèn)居民消費支出的主成分分析 ） 以經(jīng)濟效益數(shù)據(jù)為例，用主成分分析法對各企業(yè)作綜合評價（ spssex2/企業(yè)經(jīng)濟效益的主成分分析） 主成分分析法和 SPSS軟件應用時 一對一的正確步驟： （一）指標的正向化。 指標最好有同趨勢化，一般為了評價分析的方便，需要將逆指標轉(zhuǎn)化為正指標，轉(zhuǎn)化的方式為用逆指標的倒數(shù)值代替原指標。 （三）指標之間的相關性判定：用 SPSS軟件中表“ Correlation Matrix(相關系數(shù)矩陣 )”判定。 （ SPSS中選取主成分的方法有兩個：一是根據(jù)特征根 ≥1來選取； 另一種是用戶直接規(guī)定主成分的個數(shù)來選取。 將 SPSS軟件中表“ Component Matrix”中的第 i 列向量除以第 i個特征根的開根后就得到第 i個主成分函數(shù) Fi 的系數(shù)（將前 m個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”中進行計算 Ui=Ai / SQR( ），得到特征向量 Ui， 由此寫出主成分 Fi表達式。 （七）主成分與綜合主成分得分 (評價值 ) （ 這是SPSS軟件及其教科書中沒完善的地方 ）：主成分得分是根據(jù)表達式將標準化后的相應數(shù)據(jù)代入得到的， 在“ transform_pute”中輸入主成分的表達式（特征向量與標準化后的數(shù)據(jù)相乘 ） ，確定后即可得到各主成分的得分 Fi 。 最后在” transform_rank case” 中選中 Y進行排序。 （八）檢驗：綜合主成分 (評價 )值用實際結(jié)果、經(jīng)驗與原始數(shù)據(jù)做聚類分析進行檢驗（對有爭議的結(jié)果，可用原始數(shù)據(jù)做判別分析解決爭議）。 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）
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