但既往学者普遍认为,只有当KMO检验系数值大于0.8时,主成分分析的结果才具有较好的实用性,具体系数对应关系如下: SPSS输出本研究结果如下: 即本研究的KMO检验系数为0.833,根据系数对应关系表,我们认为本研究数据结构很好(meritorious),具有相关关系,满足假设2。 KMO检验对各变量的单独分析 SPSS输出各变量的KMO检验结果如...
ü 权重计算:利用方差解释率值计算各概括性指标的权重; ü 综合评价:基于主成分得分构造综合得分数据,用于综合评价。 接下来,以一个具体案例来学习主成分分析用于综合评价。 2.案例数据探索 案例数据原始来源:《直辖市、副省级城市、经济特区和沿海开放城市统计资料汇编(2004)》,直接来源:马力, 史锦凤. 15个副...
1、进入SPSS,打开相关数据文件,选择“分析”|“降维”|“因子”命令2、选择进行因子分析的变量。在“因子分析”对话框的左侧列表框中,依次选择全国人口、农林牧渔业总产值、工业总产值、国内生产总值、全社会投资总额、货物周转量、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、原煤、发电量、原油、钢、汽车、布、糖、粮食、...
(一)、因子分析在SPSS中的实现 进行因子分析主要步骤如下: 1. 指标数据标准化(SPSS软件自动执行); 2. 指标之间的相关性判定; 3. 确定因子个数; 4. 综合得分表达式; 5. 各因子Fi命名;例子:对沿海10个省市经济综合指标进行因子分析(一)指标选取原则 本文所选取的数据来自《中国统计年鉴2003》中2002年的统计数...
在SPSS中选择分析 → 降维 → 主成分分析。 检查提取的特征值和方差解释率,判断主成分的个数。 如果第一个主成分解释了超过80%的总变异(例如84.6%),可以使用该主成分作为综合打分指标。🌟 提取主成分: 获取每个变量在主成分中的权重(即特征向量),构建主成分的公式: ...
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是SPSS中常用的一种数据降维技术,可以将高维的数据集转化为低维的数据集,同时保留原始数据的主要特征。本文将介绍SPSS中主成分分析的具体步骤和使用方法。 主成分分析的步骤 主成分分析主要包括以下几个步骤: 1.数据准备:将需要进行主成分分析的数据导入SPSS软件中。数据...
此案例对数据进行主成分分析并对成分得分与综合得分进行描述,首先对数据进行处理,使用SPSSAU生成变量功能,然后判断主成分与分析项对应关系,并描述成分选择个数以及提取成分,接下来对竞争力进行排名利用成分得分分析每个公司在2010-2013年对于每个维度的排名情况由于数据过多所以结果只显示前20名的公司,以及具体描述综合得分...
PCA主成分分析是以降维方式提取主成分,提取出的主成分是原始变量的综合考量,可简化数据的复杂度,便于后期处理。本文记录了如何利用SPSS中自带的因子分析进行主成分分析。一、 SPSS数据标准化1.用SPSS软件打开文件; 2.数据标准化,【分析】–【描述统计】–【描述】; 3...
方法/步骤 1 打开SPSS软件，点击【文件】—【打开】—【数据】，导入实验数据 2 点击上方工具栏中【分析】—【降维】—【因子】3 将要分析的变量选中，点击箭头将数据导入右侧 4 点击【描述】，选择KMO和巴特利特球形度检验，并点击继续 5 再点击【提取】，选择碎石图，并点击因子的固定数目，此例中将因子固定数目...
要在SPSS中进行主成分分析,首先需要准备一个包含多个变量的数据集。在数据集中,所有变量都应该是数值型的,而且应该是连续型的。然后,按照以下步骤进行主成分分析: 1.打开SPSS软件,并导入准备好的数据集。在导入数据集时,请确保选择适当的数据类型和测量级别。 3.在出现的对话框中,将所有需要进行主成分分析的变量移...