2024年6月10日发(作者：)

如何正确应用SPSS软件做主成分分析

如何正确应用SPSS软件做主成分分析

一、概述

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种

常用的多变量分析方法，通过将原始变量进行线性组合，得到

少数几个新的主成分，用于降低原始变量的维度，并揭示变量

之间的结构关系。SPSS软件是目前主流的数据分析工具之一，

本文旨在介绍如何正确应用SPSS软件进行主成分分析。

二、数据准备

进行主成分分析前，首先需要将数据导入SPSS软件。数据应

以矩阵形式呈现，每一行代表一个观测对象，每一列代表一个

变量。确保数据清洗完整，并检查是否有缺失值。若有缺失值，

可以选择删除含有缺失值的观测对象，或者使用插补方法填充

缺失值。在数据导入完成后，可以根据需求选择进行标准化操

作，以消除不同变量间的量纲差异。

三、主成分分析步骤

1. 启动SPSS软件并打开数据文件。

2. 选择"分析"（Analyze）菜单中的"降维"（Dimension

Reduction），然后选择"主成分"（Principal Components）。

3. 在"主成分"对话框中，将需要进行主成分分析的变量移动

到"变量"框中的右侧。

4. 点击"图"按钮，弹出"主因子图"对话框。可以选择生成散

点图，查看主成分之间的关系。

5. 点击"提取"选项卡，查看提取出的主成分的方差解释比。

6. 可根据需要点击"选项"按钮进行参数设置，如旋转方法、

因子得分计算等。

7. 点击"统计"按钮，可以查看每个主成分的特征值以及贡献

度。

8. 点击"摘要"按钮，生成主成分分析结果的摘要信息。

四、结果解释与应用

主成分分析结果可以通过以下几个方面进行解释与应用：

1. 主成分贡献度：通过方差解释比可以判断每个主成分对原

始变量的贡献程度。一般来说，方差解释比大于1的主成分可

以被解释为较重要的主成分。

2. 主成分系数：主成分系数代表了原始变量在主成分中的权

重，可以用来解释主成分对原始变量的贡献情况。系数绝对值

较大的变量对主成分的贡献较高。

3. 因子得分：根据主成分系数与原始变量的取值，可以计算

每个观测对象在主成分中的得分。因子得分可以用于研究观测

对象在主成分上的相对位置。

4. 主成分得分图：通过绘制主成分得分图，可以直观地观察

不同观测对象在主成分上的分布情况。可根据主成分得分图对

观测对象进行分类或分析差异。

五、主成分分析结果评估

主成分分析的评估可以通过几个方面进行：

1. 方差解释比：主成分方差解释比越高，说明主成分能够较

好地解释原始变量的方差。

2. 特征值：特征值越大，说明主成分所解释的方差越高。常

用的评估方法是保留特征值大于1的主成分。

3. 累积解释度：通过主成分方差解释比的累积值，可以判断

保留多少主成分较为合适。一般可以选择累积解释度达到80%

以上的主成分。

六、主成分分析注意事项