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spss第10章主成分分析和因子分析-文庫吧

2026-04-09 11:36 本頁面

【正文】 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：根據題目要求，需進行主成分分析。 ?第 2步數據組織：按如上表所示的“指標”一列定義變量，輸入數據并保存； ?第 3步主成分分析的設置，主要如下兩圖所示。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 9 主成分析 ?主成分的碎石圖該圖從另一個側面說明了取前三個主成分為宜。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據輸入 SPSS數據編

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