如何做spss主成分分析

Spss是一个统计产品和服务解决方案的软件。这个软件的开发者是IBM。该软件具有操作简单、编程简单、功能强大的特点。Spss具有主成分分析功能，本文将介绍如何实现这一功能。

主成分分析的主要原理是找到合适的线性变换：

将相互关联的变量转化为新的自变量；

几个方差较大的新变量可以全面反映原变量所包含的主要信息；

新变量有自己独特的专业含义。

主成分分析的功能是：

减少指标变量的数量

解决多重关联的问题

1.准备要在spss中处理的数据，然后在菜单栏上执行分析-降维-因子分析。打开因素分析对话框；

2.我们可以看到下图是因子分析的对话框，所有要分析的变量都放入变量窗口；

3.点击描述按钮，进入二级对话框，可以输出我们想要看到的描述统计；

4.对于主成分分析，需要看变量之间的相关性，了解变量之间的关系，所以需要输出相关性，检查系数，点击继续返回主对话框；

5.返回主对话框，点击确定，开始输出数据处理结果；

6.你看到的第一个表是相关矩阵。现实是各种变量之间的相关系数。通过相关系数，可以看到各变量之间的相关性，进而了解各变量之间的关系；

7.第二个表显示了主成分分析的过程。我们可以看到特征值下的总列。他的意义是特征根，他的意义是主成分影响程度的指标。一般以1为标准。如果特征根小于1，说明这个主因子的影响程度不如一个基本变量。因此，我们只提取特征根大于1的主成分。如图，前三个主成分大于1，所以只能说有三个主成分。此外，我们可以看到，第一主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二主成分方差占27.5%，第三主成分方差占15.0%。这三项累计达到89.5%。

以上是spss软件主成分分析功能的操作。相信你看完之后会很快记住的。这里介绍了spss主成分分析的操作，希望对大家有所帮助。