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1、 先在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimensionreduction--factoranalyse。打开因素分析对话框。
2、 我们看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的变量都放入variables窗口中。
3、 点击descriptives按钮，进入次级对话框，这个对话框可以输出我们想要看到的描述统计量。
4、 因为做主成分分析需要我们看一下各个变量之间的相关，对变量间的关系有一个了解，所以需要输出相关，勾选coefficience，点击continue，返回主对话框。
5、 回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果。
6、你看到的这第一个表格就是相关矩阵，现实的是各个变量之间的相关系数，通过相关系数，你可以看到各个变量之间的相关，进而了解各个变量之间的关系 。
7、 第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以我们只提取特征根大于1的主成分。如图所示，前三个主成分就是大于1的，所以我们只能说有三个主成分。另外，我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的9%，第二个占5%，第三个占0%。这三个累计达到了5%。。
8、。。
二、进行主成分分析的主要步骤包括1、主成分分析的时候，通常需要明确成分的主干进行提炼。
2、然后把内容提炼完成，再选择几个严格的操作步骤，进行具体的筛选分析。
三、spss进行主成分分析图文完整教程？1、打开SPSS，载入自己需要进行主成分分析的数据。
2、点击“分析”中的“因子分析”。
3、将”人均GDP“，”固定资产投资“，”社会消费品零售总额“，”农村人均纯收入“，”科研机构数量”和”卫生机构数量“变量选中，添加到右侧的”变量“列表，之后点击确定。
4、之后会出现因子分析后的结果输出界面。
5、新建一个数据界面，分别设置两个变量VV将刚才输出的“ComponentMatrix”中的“1”，“2”列数据分别填入到VV2中。
6、在填好VV2的界面点击菜单栏中的”转换“，”计算变量“。
7、在“目标变量“中输入F然后在数字表达式中输入v1/SQRT(327)。同理对F2做同样的处理。
8、设置完成后点击确定，回到数据界面，可以看到FF2已经计算出来了。
9、在初的数据窗口中对”人均GDP“，”固定资产投资“，”社会消费品零售总额“，”农村人均纯收入“，”科研机构数量”和”卫生机构数量“等变量进行标准化。
10、标准化完成后，点击“转换”|“计算变量”，进入“计算变量”对话框，在对话框中分别输入等式：z=0.46Z人均GDP+0.4Z固定资产投资+0.43Z社会消费品零售总额+0.49Z农村人均纯收入+0.38Z科研机构数量+0.25Z卫生机构数量，z=-0.37Z人均GDP+0.32Z固定资产投资-0.32Z社会消费品零售总额-0.3Z农村人均纯收入+0.45Z科研机构数量+0.60Z卫生机构数量。
11、点击确定后，进入数据编辑界面，可以看到z1和z2两个主成分变量。
12、图中的两个主成分变量都是原始变量标准化后的线性组合，并且每个主成分变量与其他主成分变量没有相关性，其中第一主成分解释的方差比率大。
四、主成分分析法步骤？1、一步一步读，然后画单斜线。
五、spss进行主成分分析图文完整教程1、点击开始菜单打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。
2、切换到变量视图，添加七个变量A（字符串）、B、C、D、E、F和G（数字类型）。
3、在变量A列添加字符串数据，而在其他六个变量列添加数字数据。
4、点击分析菜单，然后依次选择降维--->因子。
5、打开因子分析窗口，将B、C、D、E、F和G移到变量框中。
6、单击右侧的描述按钮，打开因子分析：描述窗口，勾选初始解和KMO选项，然后点击继续。
7、再点击提取按钮，打开提取窗口，分析选择相关性矩阵、显示勾选未旋转因子解和提取基于特征值。
8、点击得分按钮，勾选上保存为变量和显示因子得分系数矩阵，然后点击继续按钮。
9、单击选项按钮，打开对应窗口，勾选成列排除个案，然后点击继续按钮。
10、单击确定按钮，生成分析之后的数据结果和图示。
六、怎样用spss进行主成分分析 具体步骤1、将数据录入excel或者spss。
七、主成分分析的基本步骤1、主成分分析的基本步骤、对原始数据标准化计算相关系数计算特征确定主成分合成主成分。
2、主成分分析是指通过将一组可能存在相关性的变量转换城一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
3、在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量(或因素)，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。
4、主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H。
5、霍特林将此方法推广到随机向量的情形。
6、信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
八、什么是主成分分析？主成分分析的步骤有哪些1、主成分分析的基本步骤、对原始数据标准化计算相关系数计算特征确定主成分合成主成分。
九、主成分分析法的具体步骤是？1、数据标准化 求相关系数矩阵 一系列正交变换，使非对角线上的数置0，加到主对角上 得特征根xi(即相应那个主成分引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列 求各个特征根对应的特征向量 用下式计算每个特征根的贡献率Vi Vi=xi/(x1+x2+........) 根据特征根及其特征向量解释主成分物理意义。
