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如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!主成分分析操作過程原始數據如下(部分)調用因子分析模塊(AnalyzeDimension ReductionFactor),將需要參與分析各個原始變量放入變量框,如下圖所示:1 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!單擊Descriptives按鈕,打開Descriptives次對話框,勾選KMO and Bartletts test of sphericity選項(Initial solution選項為系統默認勾選,保持默認即可),如下圖所示,然後點擊Continue按鈕,回到主對話框:其他次對話框都保持不變(此時在Extract次對話框中,SPSS已經默認將提取公因子方法設置為主成分分析法),在主對話框中點OK按鈕,執行因子分析,得到主要結果如下面幾張表。KMO和Bartlett球形檢驗結果:2 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!KMO為0.6350.6,說明數據適合做因子分析;Bartlett球形檢驗顯著性P值為0.0000.05,亦說明數據適合做因子分析。公因子方差表,其展示了變量共同度,Extraction下面各個共同度值都大於0.5,說明提取主成分對於原始變量解釋程度比較高。本表在主成分分析中用處不大,此處列出來僅供參考。總方差分解表如下表。由下表可以看出,提取了特征值大於1兩個主成分,兩個主成分方差貢獻率分別是55.449%和29.771%,累積方差貢獻率是85.220%;兩個特征值分別是3.327和1.786。因子截荷矩陣如下:3 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!根據數理統計相關知識,主成分分析變換矩陣亦即主成分載荷矩陣U與因子載荷矩陣A以及特征值數學關系如下面這個公式:故可以由這二者通過計算變量來求得主成分載荷矩陣U。新建一個SPSS數據文件,將因子載荷矩陣中各個載荷值複制進去,如下圖所示:計算變量(Transform-Compute Variables)公式分別如下二張圖所示:4 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!計算變量得到兩個特征向量U1和U2如下圖所示(U1和U2合起來就是主成分載荷矩陣):所以可以得到兩個主成分Y1和Y2表達式如下:Y10.456X1+0.401X2+0.428X3+0.490X4+0.380X5+0.253X6Y2-0.367X1+0.322X2-0.323X3-0.303X4+0.453X5+0.602X6由上面兩個表達式,可以通過計算變量來得到Y1、Y2值。需要注意是,在計算變量之前,需要對原始變量進行標准化處理,上述Y1、Y2表達式中X1X9應為各原始變量標准分,而不是原始值。(另外需注意,本操作需要在SPSS原始文件中來進行,而不是主成分載荷矩陣那個SPSS數據表中。)6 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!調用描述統計:描述模塊(AnalyzeDescriptive StatisticsDescriptives),將各個原始變量放入變量框,並勾選Save standardized values as variables框,如下圖所示:得到各個原始變量標准分如下圖(部分):6 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!Z人均GDP即為X1,Z固定資產投資即為X2,其餘類推。調用計算變量模塊(TransformCompute Variables),輸入公式如下圖所示:計算出來主成分Y1、Y2如下圖所示:7 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!由上述各步驟,我們就求得了主成分Y1和Y2。通過主成分得分,可以進行聚類分析或者綜合評價。聚類分析不再詳述,下面再補充介紹一下綜合評價計算。根據公式,綜合評價得分Yw1*Y1+w2*Y2,w1、w2值就是等於旋轉之前方差貢獻率(如下圖所示),本例中,兩個權重w1、w2分別是0.55449和0.29771,故Y0.55449*Y1+0.29771*Y2。注意:如果需要對權重進行歸一化處理,則w1、w2分別是55.449/85.220和29.771/85.220,則Y(55.449*Y1+29.771*Y2)/85.220。8 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载!以未歸一化權重為例,通過計算變量可以得到主成分綜合評價得分Y,操作過程如下圖所示:最終可以得出綜合評價得分Y值,如下圖所示:9 / 11.如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载! (注:可编辑下载,若有不当之处,请指正,谢谢!) 10 / 11.
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