2024年6月10日发(作者：)

一、参考文献：

主成分分析在SPSS中的操作应用 张文霖 理论与方法 2005

利用SPSS进行主成分分析 佚名

计量经济分析方法与建模 高铁梅 2009

二、数据选用 张文霖 文中的数据

GDP PGDP

5458.2 13000

10550 11643

6076.6 9047

2022.6 22068

10636 14397

5408.8 40627

7670 16570

4682 13510

11770 15030

2437.2 5062

NYZJZ GYZJZ

14883.3 1376.2

1390 3502.5

950.2 1406.7

83.9 822.8

1122.6 3536.3

86.2 2196.2

680 2356.5

663 1047.1

1023.9 4224.6

591.4 367

DSCY

2258.4

3851

2092.6

960

3967.2

2755.8

3065

1859

4793.6

995.7

GDZCTZ JBJSTZ

1315.9 529

2288.7 1070.7

1161.6 597.1

703.7 361.9

2320 1141.3

1970.2 779.3

2296.6 1180.6

964.5 397.9

3022.9 1275.5

542.2 352.7

SHXF HGCK

2258.4 123.7

3181.9 211.1

1968.3 45.9

941.4 115.7

3215.8 384.7

2035.2 320.5

2877.5 294.2

1663.3 173.7

5013.6 1843.7

1025.5 15.1

DFCZSR

399.7

610.2

302.3

171.8

643.7

709

566.9

272.9

1202

186.7

三、首先，在SPSS中操作

3.1 操作步骤

第1步 选择【Analyze】下拉菜单，并选择【Data Reduction-

Factor】，进入主对话框

第2步 在主对话框中将所有原始变量选入【Variables】

第3步 点击【Descriptives】，在【correlation Matrix】下选择

【Coefficients】，点击【Continue】回到主对话框

第4步 点击【Extraction】，在【Display】下选择【Scree

Plot】，点击【Continue】回到主对话框

第5步 点击【Rotation】，在【方法】下选择【无】，点击【Continue】回到主对话框

第6步 点击【得分】，在【保存为变量】前打勾，在【方法】中选择【回归】，在【显示

因子得分系数矩阵】前打勾

3.2 步骤结果解释

第3步的结果

相关矩阵

第三

产业

国内生

产总值

人均

GDP

农业增

加值

工业增

加值

0.967

增加

值

0.979

固定资基本建

社会消

费品零海关出地方财

产投资 设投资 售总额 口总额 政收入

0.923 0.922 0.941 0.637 0.826 相国内生产总值 1 -0.094 -0.052

关 人均GDP

农业增加值

工业增加值

第三产业增加值

固定资产投资

基本建设投资

社会消费品零售

总额

海关出口总额

地方财政收入

-0.094 1 -0.171 0.113 0.074 0.214 0.093 -0.043 0.081 0.273

-0.052 -0.171

0.967

0.979

0.923

0.922

1 -0.132

1

0.985

0.963

0.939

0.935

-0.05 -0.098 -0.176

0.985

1

0.973

0.94

0.962

0.963

0.973

1

0.971

0.937

0.939

0.94

0.971

1

0.897

0.013 -0.125 -0.086

0.935

0.962

0.937

0.897

1

0.705

0.714

0.717

0.624

0.836

0.898

0.913

0.934

0.848

0.929

0.113 -0.132

0.074 -0.05

0.214 -0.098

0.093 -0.176

0.013 0.941 -0.043

0.637

0.826

0.081 -0.125

0.273 -0.086

0.705

0.898

0.714

0.913

0.717

0.934

0.624

0.848

0.836

0.929

1

0.882

0.882

1

变量之间的存在较强的相关关系，适合作主成分分析

公因子方差

国内生产总值

人均GDP

农业增加值

工业增加值

第三产业增加值

固定资产投资

基本建设投资

社会消费品零售总额

海关出口总额

地方财政收入

提取方法：主成份分析。

初始

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

1.000

提取

.938

.691

.470

.957

.978

.970

.897

.985

.642

.927

是以自变量X作为被解释变量，对应的公共因子载荷平方之和。即

Z

1

l

11

F

1

l

12

F

2

l

1m

F

m

1

Z

2

l

21

F

1

l

22

F

2

l

2m

F

m

2



Z

p

l

p1

F

1

l

p2

F

2

l

pm

F

m

p

这里的Z代表X：国内生产总值、人均GDP、农业增加值、工业增加值、…、地方财政收入

等自变量。

这里的F代表公共因子。L代表因子载荷，即系数。

m

2222

l

i1

l

i2

l

im

l

ij

h

i

2

j

1