2024年6月10日发(作者：)

SPSS做主成分分析

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常

用的统计分析软件，提供了丰富的分析方法和功能，包括主成分分析。下

面将详细介绍在SPSS中进行主成分分析的步骤和注意事项。

第一步是数据准备。在进行主成分分析之前，需要确保数据集的完整

性和合理性。如果存在缺失值或异常值，需要进行处理。同时，应根据研

究目的确定需要进行主成分分析的变量。

第二步是进行主成分分析。在SPSS中，打开数据集后，选择“分析”

菜单，然后选择“尺度化”→“主成分”，弹出主成分分析对话框。在对

话框中，将需要进行主成分分析的变量移入“变量”框中。可以根据具体

需求对分析选项进行设置，如选择因子提取方法（如主成分法、因子法）、

因子选择准则（如特征值>1）、旋转方法（如方差最大旋转、直角旋转）

等。

第三步是解释主成分。主成分分析得到的主成分是原始变量的线性组

合。通过主成分分析，我们可以得到主成分的特征值、解释方差以及因子

载荷。特征值表示主成分的重要程度，一般来说，特征值>1的主成分被

认为具有较高的解释能力。解释方差表示每个主成分能够解释的原始变量

的变异程度，可以通过累计解释方差和散点图来进行分析。因子载荷表示

每个原始变量对主成分的贡献程度，绝对值越大表示贡献越大。

第四步是选择主成分。在主成分分析得到的主成分中，我们可以根据

特征值和解释方差来选择保留的主成分数量。通常可以选择满足特征值>1

和解释方差累计达到一定比例（如70%）的主成分作为保留的主成分。

第五步是主成分旋转。在得到了保留的主成分后，可以进行主成分旋

转来使主成分的解释更加清晰和可解释。主成分旋转可以通过选择旋转方

法（如方差最大旋转、直角旋转）来进行。

第六步是结果解释和报告。在得到最终的主成分分析结果后，需要对

结果进行解释和报告。可以通过主成分载荷、散点图和因子得分来解释主

成分。同时，应当注意主成分的解释要与具体研究问题和背景相结合，做

到理论和实践的有机结合。

值得注意的是，在进行主成分分析时，需要保证样本量足够，并且变

量之间存在一定的共线性或相关性。如果样本量较小或者变量之间相关性

较低，则主成分分析的结果可能不具有稳定性和可靠性。

综上所述，SPSS是一种常用的统计分析软件，提供了主成分分析的

功能。在使用SPSS进行主成分分析时，需要进行数据准备、主成分分析、

解释主成分、选择主成分、主成分旋转以及结果解释和报告等步骤。通过

合理、正确地使用主成分分析，可以提取数据中的主要特征和结构，为后

续的分析和研究提供基础。