spss-主成分分析案例 spss主成分分析

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,分析-降维-因子分析
KMO值小于0.6,不适合做因子分析,且Barteltt为0.547,接受相关系数矩阵为单位阵的假设,因子之间不相关,不适合做因子分析。旋转前的因子矩阵:
特征值:(下图红框)

特征值也可以通过成分矩阵,在excel中计算平方和得到:用sumsq函数。
接下去计算特征向量矩阵(主成分载荷矩阵):t1=-0.975/sqrt(2.285)在excel中可以快速计算得:
则:主成分的表达式:y1=-0.65x1+0.39x2+…+x6;y2=0.01x1+……;y3=y4=;以相关系数矩阵为出发点进行的因子分析,x1-x6是经过标准化变换后的标准变量。对原始变量进行标准化:分析-描述统计-描述,勾选将标准化得分储存为变量,得到:、

将这个矩阵与特征向量矩阵相乘,在excel中可以用数组函数mmult,,选中区域,快捷键ctrl+shift+enter,得出矩阵计算结果:(结果1)
四个主成分:y1-y4.计算主成分得分系数:4个特征值/特征值的和2.285/5.731;1.7928/5.731;……得到4个值:
0.3987130.3128340.1663870.122066
(结果2)综合主成分值:结果1的值与结果2的值进行相乘,0.06*0.398713+(-1.17)*0.312834+(-1.20)*0.166+(-1.27)*0.122……最后结果:


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