“主成分拆析：spss主成分拆析教程”

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主成分分析的第一原理是寻找合适的线性变换:

将相互关联的变量转换为相互独立的新变量

方差较大的几个新变量可以综合反应原多个变量中包含的主要新闻；

新变量各有独特的专业含义。

主要成分的分解作用如下

减少指标变量的数量

处理多个关联性问题

1、先准备好要用spss解决的数据，然后在菜单栏上，执行分析指标分析。 打开因素分解对话框；

2、下图是因素分解的对话框，要分解的变量都放入variables窗口；

3、点击descriptives按钮，进入二次对话框。 这个对话框可以输出我们想看的记述统计量；

4、主要成分的分解需要查看各变量之间的关系，理解变量之间的关系，所以需要输出关联。 检查coefficience，然后单击continue返回主对话框；

5、返回主对话框，点击ok，开始输出数据解决结果；

6、你看到的这个第一个表是关联矩阵，现实中是各变量之间的关联系数，通过关联系数，可以看到各变量之间的关联，理解各变量之间的关系；

7、二表所示的主成分分解过程，看eigenvalues下面的total栏，他的意思是特征根，他的意思是主成分影响较大的指标，通常以1为基准，特征根小于1时，证明这个主成分的影响较大，这是基本的变化 因此，只提取特征根大于1的主要成分。 如图，前三个主要成分大于一，所以只能说有三个主要成分。 另外，第一个主成分方差占全部主成分方差的46.9%，第二个占27.5%，第三个占15.0%。 这三项累计达到89.5%。

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