主成分分析SPSS操作与结果解释
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发布时间：2024-09-27 01:45
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-04 09:39
通过SPSS进行主成分分析，以期对多变量数据进行降维。以期中考试成绩的8门课程为例，包括语文、数学、英语等。
操作步骤
1. 数据标准化：使用描述统计功能标准化数据，保存为变量Z。
2. 主成分分析：
- 打开因子分析对话框，选择“描述”和“KMO和Bartlett的球形度检验”。
- 抽取主成分，设置分子为“主成份”。
- 得分并获取结果。
结果分析
KMO和Bartlett检验显示，数据适合作因子分析，KMO值为0.711，Bartlett球形检验p值极小，说明变量高度相关。
2. 公因子方差表显示，如语文的公因子方差为0.848，说明80%的方差由公因子解释。
3. 总方差解释表明前3个成分解释了79.393%的总方差，可提取这3个因子。
4. 成分矩阵显示学科间的相关性，如数学、物理等在成分一上贡献较大。
5. 通过计算变量，得到主成分表达式和综合主成分值。
总结，通过SPSS操作，我们成功地将8门课程的考试成绩降维为3个主成分，为后续的数据分析提供了简洁的表示形式。实践应用时，需结合实际数据进行检验和分析。
热心网友
时间：2024-10-04 09:39
通过SPSS进行主成分分析，以期对多变量数据进行降维。以期中考试成绩的8门课程为例，包括语文、数学、英语等。
操作步骤
1. 数据标准化：使用描述统计功能标准化数据，保存为变量Z。
2. 主成分分析：
- 打开因子分析对话框，选择“描述”和“KMO和Bartlett的球形度检验”。
- 抽取主成分，设置分子为“主成份”。
- 得分并获取结果。
结果分析
KMO和Bartlett检验显示，数据适合作因子分析，KMO值为0.711，Bartlett球形检验p值极小，说明变量高度相关。
2. 公因子方差表显示，如语文的公因子方差为0.848，说明80%的方差由公因子解释。
3. 总方差解释表明前3个成分解释了79.393%的总方差，可提取这3个因子。
4. 成分矩阵显示学科间的相关性，如数学、物理等在成分一上贡献较大。
5. 通过计算变量，得到主成分表达式和综合主成分值。
总结，通过SPSS操作，我们成功地将8门课程的考试成绩降维为3个主成分，为后续的数据分析提供了简洁的表示形式。实践应用时，需结合实际数据进行检验和分析。
