spss进行主成分分析及得分分析

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1、【迥权竖旺佛ttsw二8QMQ芝】H案牒H案货卅热ssds3多一蔚S据一-舄SS卖W登盟福契巽与蚤.M二rLII.RII*一土LUW-一1ssds喉职撤卖；TOCOa心ais彳怦vuirrWFl忍己筮亶:挡岁芝史切建以钦=长Q*-MibDcm-in-crbgiinfiEmic7iLflsiiflgTr富明园成?高言怎耳溟宜51=其0hISPLU3b8UU-v-!iLA-irt-s*7iS*-SmSw*wmfiDJtiyiOLSi.fnoA#一员t-uIq3=1BITtaC3tfl廿、H-fiAM-R=s-ef-rruQB5L.iSH-nr-S叫H-y一a巳蒿t：以凿嵩uz:吕畀挡就rrii-i

2、nivriir*mrriprisBs3R38s8.SSKSi辰卖在姻、isi8、llslisns-VHsS星菖E膏1L1irEcnmiri334Q葛导3q量T1!IFT富IDr可ss陌IC31FJ二e5rUisrmPJEn5fgIHIIEpnCO3un岳01!1n8-az言rcdA1w密PtZ思L*首苦inr-jmr备unPMbn粽NI愚U1-一1Ftrh.1jlDJ菖uh菖1|H，E1flIS成1fr*-点0eam害iHL、-累蓄世ffl设置描述性，抽取，得分和选项:A因子分柝W?查看主成分分析和分析：相关矩阵表明，各项指标之间具有强相关性。比如指标GDP总量与财政收入、固定资产投资总额、第

3、二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值的相关系数较大。这说明他们之间指标信息之间存在重叠，适合采用主成分分析法。（下表非完整呈现）相关系数距阵sQimlli1BMatrix3E?君阮3甬4u-C.叫一网时h1.0.昨5.92S.445.9733.IML.-flK.iW.蜥一独Is:?:：*妇,网i.m.5由TotalVarianceEGplained（主成分特征根和贡献率）可知，特征根入1=9.092,特征根入2=1.150前两个主成分的累计方差贡献率达93.107%，即涵盖了大部分信息。这表明前两个主成分能够代表最初的11个指标来分析河南各个城市经济综合实力的发展水平，故提取刖两个指标即可

4、。主成分，分别记作F1、F2。Tnls.1nritoceEsplitinfijluJ1illEicAnrfclitiEmeHg甄#ofSqn4cdlLo4d.kniTfltil*viWirimetCwu*iLvKTvtd*试niimcCumliUv?.WJa.tsi?.WJES腐1网-刀I21.150L0J56亦ICT?1J50in履鲸L0733513卬WLIT4s23lw41?5.M599,081店.056.51199.391177.334朴翊3,DIM.(HIW.QM.003.03199DO.DQI，邮99,9n16.43JE-DOS.血IM.DOOEx1941llbod:PrinC1pl

5、lCoRgHntAnJily;i$.指标G1、G2、G3、G4、G5、G6、G7、G8、G9、G10在第一主成分上有较高载荷，相关性强。第一主成分集中反映了总体的经济总量。G11在第二主成分上有较高载荷，相关性强。第二主成分反映了人均的经济量水平。但是要注意：这个主成分载荷矩阵并不是主成分的特征向量，也就是说并不是主成分1和主成分2的系数，主成分系数的求法是：各自主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根。CmigjonGntMatrixConpanent12幻.975-.197X2网.01S焉,940-,027X4,94&-.213.952-.251X6.975-.M8-.1501史.9

6、65-.027.957.110JflO.716.506.465,341ylY20.32S.460.330.020.31-0.020.31-0.20.32-0.230.32-0.040.32-0.150.32-0.020.320.10.240.470.150.78成分得分系数矩阵（因子得分系数）列出了强两个特征根对应的特征向量，即各主要成分解析表达式中的标准化变量的系数向量。故各主要成分解析表达式分别为：F1=0.32ZG11+0.33ZG12+0.31ZG13+0.31ZG14+0.32ZG15+0.32ZG16+0.32ZG17+0.32ZG18+0.32ZG19+0.21ZG110+0.1

7、5ZG111F2=8.46ZG21+0.02ZG22-0.02ZG23-0.20ZG24-0.23Z25-0.04ZG26-0.15ZG27-0.02ZG28+0.10ZG29+0.47ZG210+0.78ZG211X1.X2X3灼X7炯X9K1OKT1湖a孺27571S79必1MB硝躬质9373791强344003D?36B21倾淹昭2120142BD9159G7SG154311gK7TTldj1310en间贵勺岛9盛92132湖1315珞B94理姬3477314122534292?35S937028310职11897011441211383眺阳尊602T421212档席970321515Z

8、S9804117蹄30-制532Z3Q1764121?131?fir33062$州源84?11术瀑用1此421赎2164.H119颈?2源三皿略做677202期0556;11费T15351471389101753S910GE191茴丘1D1串5通5彩3124541Q15Q10541031432速硒13俯日始。珀34握S573M49222做职g跖海37S心32139321i4i343221OB22469Z5924631254MFM七1FAC2_1536M-冬904104675-2MG2-.074&4-15-29J06810涕H-KDM4IM49-02BS.J-3(0419MS2晒rU球014W1

9、TO36T731$55心站7152STBttt92165-39srs-icm?-出邮-ei224-g11115021-品Jfi-1i)286B10179B主成分的得分是相应的因子得分乘以相应的方差的算术平方根。即：主成分1得分=因子1得分乘以9.092的算术平方根主成分2得分=因子2得分乘以1.150的算术平方根例如郑州：主成分因子=FAC1_1G9.092的算术平方根=3.59386G9.092的算术平方根=10.83，将各指标的标准化数据带入个主成分解析表达式中，分别计算出2个主成分得分（F1、F2），再以个主成分的贡献率为全书对主成分得分进行加权平均，即：H=（82.672GF1+10.

10、497GF2）/93.124，求得主成分综合得分。F1F1排帛F2Fm础1iD.8X13279.砧1解3162251027rare13豹15W341.4)1424.215-4.265g码S惜B6新金W7-4115-137手m山3.169J?6m旅-1.2?12盛399ntn-1019-1.201B-iraID101411可住12011.117171JO1Ji*i151-1.a13g店-1.45-13-11116-1JI14-1.6?14a13-15015-1UT15.25111ElIEd瓣17专i4：17PEiii1：65iia16END经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题（尤其法律、医学等

11、领域），建议您详细咨询相关领域专业人士。举报作者声明：本篇经验系本人依照真实经历原创，未经许可，谢绝转载。6.根据习题巳W中网给年我国省会城市和计划单列市的主要经济指标抿.利用主威分分析法H这些地区进行分类。解：用SPS5迎行主成分分析的具体方法参见6,8,分析结果如卜：表67牯征根和方差贡献率表粼部的总方差初始特征值榻取平方和哉入合计方差的累租合计方差的供累租15.058561995S1995.05856.1995E.19922.3902655182J502.39026551327503.E14904191.7904,3413.76495.5755.2482.75998.33361001.1

12、0899.4411.02730499.744B.02021999.9649.003.036100.000表6.8WT莪荷阵成份矩阵成份12XIE55.722x2E2S.736x3,315-.444x4.694-571x5.SOS-.302x6B94-.419x7E87.607X8.683.180,682-.370衣&6牯祉向扇知阵zlz2E1r0.290.17k20.280.18k30.14-0.29x40.31-0.37x5ro.io-D.200.40-0.27x70.310.S9x80.390.12k90.39-0.21根据表6.6将I成分的表达成=F1=0.29X：+0.2SX2+0.1

13、4X3+0.31Y4-0.4X5-0.4X6+0.31.Y7+0.39XS+0.3&X9F2=0.47XI4-0.48X2-0.2PX3-0.37X4-0.2X5-0.27X6+0.35X7+0.128-D.24X9分别计算LB以上顶扁利用公式Y=Yl+Y2分并拌序如卜热5?A地世V1y2y深划170038.89254204.05197055.90消7018b.8834213.0258638.59厘门50894.5369593.9356897.-04广州55849.2132174.5848249.65杭州42167.7129244.9838019.51宁波40552.8528367.34366

14、41.30J顷45747.3811&55.7334771.36南f45747.3S11555.7334771.86犬津39597.9021080.5233633.S2海口39597.9021080.5233653.82南京36680.7525804.6533189.5235237.2714552.4fi28597.4431830.5617629.5327272.03济南25149.7316499.3922372.97福州22734.1616326.9720677.45丐兽木齐22284.5415281.6820037.5923184.9912310.2219694.19武汉23909.279770.5619370.75长春21524.9511179.2119166.96成都33808.79-17638.73172911419445.4298。9.9916352.45部州18561.819822.9015756.62.州16568.9713769.8015670.44海Li17666.7011325.7715631.26昆明18194.348579.7215311.75呼H浩特16128.6013359.1015239.591CC1U亡cWeu1MsDCC域后的分类M以根据最终每分Y的值来划分，巾于没有给出具体的分类标准，具怵分类结果根据各人的主观窟屈匚一以可多仲答案4