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spss第10章主成分分析和因子分析(完整版)

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【正文】 0 .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數據編輯窗口中，將3個變量名分別命名為 a1,a2和 a3。西南財經大學出版社 4 主成分析 (2)統計原理 1 1 2 239。分類變量和連續變量均可以參與兩步聚類分析。 ?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。由于是以相關系數矩陣為出發點進行因子分析的，所以主成分分析表達式中的變量應該是經過標準化的數據。 ?第 2步數據組織：建立 x1x15共 15個數據變量和一個“省市”字符型變量，將北京、天津等 8個省市作為個案數據輸入并保存。省市 F1 F2 F3 F 綜合排序山東 8 浙江 7 江蘇 6 廣東 5 遼寧 4 天冿 3 上海 2 北京 1 02 8 1 95 07 2 41 37 3F F F F? ? ?。西南財經大學出版社 23 因子分析 ?旋轉前的因子載荷矩陣在表的底部表明使用的是主成分分析法， 3個主成分被抽取出來。因子分析主要應用到兩個方面：一是尋求基本結構，簡化觀測系統；二是對變量或樣本進行分類。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。主成分分析不能看作是研究的結果，而應該在主成分分析的基礎上繼續采用其他多元統計方法來解決實際問題。每個主成分均是原始變量的線性組合，且各個主成分之間互不相關，這就使得主成分比原始變量具有某些更優越的性能。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

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