SPSS对主成分回归实验报告

1、多兀统计分析分析实验报告2012年 月 日学院经贸学院姓名学号实验名称实验成绩、实验目的（一）利用SPSS寸主成分回归进行计算机实现 （二） 要求熟练软件操作步骤，重点掌握对软件处理结果的解释、实验内容以教材例题为实验对象，应用软件对例题进行操作练习，以掌握多元统计分析方法的应用 三、实验步骤（以文字列出软件操作过程并附上操作截图）1、数据文件的输入或建立：（文件名以学号或姓名命名）将表数据输入SPSS：点击“文件”下“新建”一一“数据”见图 1：图1点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型：见图2：图2:14*6BMliNMliTi/(-Ji/出出I护妞W| Si j|A器 Mi J然后

2、点击“数据视图”进行数据输入（图3）：图3tflr（tl AMlFl豐Bl怖0 E 甘特呼口喇事班住二屯Rf珂!| 口幽 巾上刊耳口P争團蕴嘲池菊圍宙七刃呵I Jd|ilB.»司见二 < 311谢 I#1让门T«XI ga £1空511¥|蔓曼U AS1啊02IE1如i gTI4.BQK403171 5D3.1D123 Z)ism4I75-5D3. IO1J&J0ts.lfli6顾®1 IOm ioita62刃1F314072 TO14BD9囚刊8si: a5 HD154 1O3 ED3曲岬5.9D310：W5 IOIMX>

3、RM11血IX70完成数据输入2、具体操作分析过程 ：（1）首先做因变量 Y与自变量X1-X3的普通线性回归：在变量视图下点击“分析”菜单，选择“回归”-“线性”（图4）:图4将因变量Y调入“因变量”栏，将 x1-x3调入“自变量”栏（图 5）：然后选择相关要输出的结果：点击右上角“统计量（s）”： “回归系数”下选择“估计”；“残差”下选择“”；在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性检验）。选完后点击“继续”（见图6）如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目（图7），一般不需要则继续如果需要将相关结果如因变量预测值、残

4、差等保存则点击“保存”（图8），选择要保存的项目如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”（图9）其他选项按软件默认。最后点击“确定”，运行线性回归，输出相关结果（见表1-3）挣>1*#<1S二细;F也.M,.悝存.迤册一R-i n-fikanC：）诜咨他L婕差未标唯化堕 叵标昨化亨土化迫)学生化已删除旦 影响iAi+aDree ia (B) 标准化DfEeta(Z)Fl DfFitfF)标准化DfFItCD 匚叨力羞比率3匚j耒祗袜亚©标准化® r凋节均恒预1W值旳3.E.Q距离 MaraianQtiis!_ 6址距离(K) n杠杆值 毎浪眶问

5、均值勉 单值 置信区间(2>%_杀徵轨计.刨徑系数圻计 念创建新数据集(A) 数据集名称Q)：写入称数堀文件敦件心-桁模型信息辅I击到XhxiL文件KIMGSTOE a：）。寥元买验课也和廖计|b*5Kttl J图8苗繼性回归：选茨步进方滋标惟jii irBa-n iam rwiiiiHmBinnviBirB vn m 題愫甩F的聲进入日：05哥勝®P：.10O便用F值电进人；3.94271两在等式中赳含常呈缺失值按列表排除平案心 O按对排除个案巴 e使用均国沓换迟)回归分析输出结果：表1模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差Durbin-Watson1.996a.992.

6、988.48887a. 预测变量：（常量）,x3, x2, x1ob. 因变量：y表2Anovab模型平方和df均方FSig.1回归3.000a残差7.239总计10a. 预测变量：（常量）,x3, x2, x1ob. 因变量：y系数a模型非标准化系数标准系数标准误差试用版相关性共线1（常量）x1x2x3.587.287.070.095.102.213Sig.000.488.000.026零阶.965.251.972.920.728部分容差.211.095.0.9.0a.因变量：y由表可知，回归模型拟合优度达到 ，方差分析也显示线性回归方程整体显著（F二，Sig.=但是 回归系数估计结果中，x

7、1的系数为与一般经济理论矛盾且不显著（t检验值，检验的p值），经多 重共线性诊断（x1与x3的VIF值高达180以上）表明自变量存在共线性。运用主成分分析做多重共 线性处理：（2）自变量x1-x3的主成分分析：由于spss没有独立的主成分分析模块，需要在因子分析里完成，因此需要特别注意：在数据窗口下选择“分析”一“降维”一“因子分析”（见图10）;在弹出的窗口中将x1-x3调入“变量”（见图11）;然后点击“描述”，选择要输出的统计量（见图 12）:选中“统计量”下的两个项目（输出变 量描述统计和初始分析结果）；在“相关矩阵” 一般要选择输出“系数”、“显著性水平”、“KMO”（做主成分分析和

8、因子分析的适用性检验，也就是检验变量之间的相关系数是否足够大可以做因 子分析）选完后点击“继续”进行下一步；点击“抽取”（见图13）:在“方法”下默认“主成分”；“分析”下，默认“相关性矩阵”（含义是要对变量做标准化处理，然后基于标准化后 的协差阵也就是相关阵进行分解做因子分析或主成分分析），如果不需要对变量做标准化处理就 选“协方差矩阵”；“输出”中的两项都选，要求输出没有旋转的因子解（主成分分析必选项） 和碎石图（用图形决定提取的主成分或因子的个数）；“抽取“下，默认的是基于特征值（大于1表示提取的因子或主成分至少代表1个单位标准差的变量信息，因为标准化后的变量方差为 1, 因子或者主成分

9、作为提取的综合变量应该至少代表 1个变量的信息），也可以自选提取的因子个 数（即第二项），本例中做主成分回归，选择提取全部可能的 3个主成分，所以自选个数填3。选 完后点击“继续”进行下一步；点击“旋转”（图14），按默认的“方法”下不旋转（注意， 主成分分析不能旋转！）其他不用选，点击“继续”进行下一步；点击“得分”，计算不旋转 的初始因子得分（图15），选中“保存为变量”，“方法”下按默认，其他不修改，点击“继续” 进行下一步。“选项”下可以不选按默认（选项里主要针对缺失值和系数显示格式，不影响分 析结果） 最后点击“确定”，运行因子分析VI1M9J0AM2T闌期4 ID31715Q节Q4

10、1F59s w5USD 301.10打IB07Q?3Ti1row7 IDB右2<5 6022Ei Id5 OC10及1刃fi-IQ1123900SPFCJ 殆 |已|叽WXVltE MSB厂只I跨I*團 臨刚电;B回® 商期艸11更咗 wa 比加®占靈旧因KT图10图11图12图142£1JIIS =KSI：3* S： &.琴;保存対吏垦Jl llfalll »"CIIIR«!lll*fflll »«! Illf朋回归®o gartl ett(B)0 And er sen-Ruhling帮助

11、图15由运行结果计算主成分：表4、描述统计量均值标准差分析Nx111x211x311表5、相关矩阵x1x2x3相关x1.026.997x2.026.036x3.997.036Sig.(单侧)x1.470.000x2.470.459x3.000.459表6、KMO和 Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。Bartlett的球形度检验近似卡方dfSig.4923.000表7、解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%12.998.9983.003.090.003.090提取方法：主成份分析表&成份矩阵a成份123x1.

12、999.037x2.062.998.000x3.999提取方法:主成份。a.已提取了 3个成份。由表5、6可知适合做主成分或因子分析（KMO检验通过），表7知前两个主成分（初始因子）贡 献率已达，提取前两个主成分用于分析。由表8 （初始因子载荷阵）和表7可计算前两个特征向 量，用表8前两列分别除以前两个特征值的平方根得前两个主成分表达式：F仁*+*+* （式 1）F2=*+* （式 2）其中X1*-X3*表示为标准化变量（这是因为在进行主成分分析时是以标准化变量进行分析的，是从相关阵出发分析的，见图13的选项）。由于主成分互不相关，可以用提取的主成分代替自变量进行回归分析，因此需要计算主成分得

13、分 来代替自变量X1-X3主成分的计算：依据式1和2中两个主成分的表达式，对各自变量标准化后带 入就可以计算出每个样品的主成分得分。但是在 spss中，由因子分析提取时是用主成分法提取的， 根据初始因子与主成分的关系，未旋转的初始因子等于主成分除以特征根的平方根，因此主成分 得分等于因子得分乘以特征根的平方根，因此可以由因子得分计算主成分得分。前面在因子分析 选项中保存了因子得分（见图15），因此计算两个主成分得分：点击“转换”一“计算变量”（图16）:在弹出的窗口分别定义主成分F1=®一因子得分*第一特征根的平方根（图17）和F2=第二因 子得分*第二特征根的平方根。（3）主成分回

14、归过程：要做主成分回归，需要用标准化的因变量（因为自变量经过标准化处理做主成分分析，因变量需 要对应做标准化）与主成分做回归，对因变量Y故标准化处理，点击“分析”一“描述统计”一“描 述”（见图18），在弹出窗口中将丫调入变量，并选中“将标准化得分另存为变量”（图19）后确定完成Y勺标准化。点击“分析”-“回归”-“线性”（图20）在弹出窗口（图21）中将Zscore（y）调入因变量， F1和F2调入自变量，其他选项同前面图6-9,然后点击“确定”运行主成分回归，相关输出结果见 表9zftfi M) 的M 戡也 则(D別砲CM©IP通 加m 1111*93215U3171541755

15、呂WBB1®7120?19蜕9励11023)92®0中rit1£Id217nj*i itfitft i肝刘确,-和-.»畔(E注z世呀虫fl吵 ；"衣mfi詞 < .卜5«1沁门flETltflSiF4JL： il.t&SI-m湖Bt直供岀師翎K.:Iy*!=( 呵洛尺卄怙>10Hil!FACT J150572.54571-1.53319-1.31652/4 11306.呦J3B1B-11BQj” 7B5T1-.17117eouo63昭.1?177肿X597D1.3338?-S077TO.836373SA顽顾=S3

16、»I.J4SranlOUfl105疏1顾ira1榔1曲觀1.09111'11JM21卿1118(03仙确i38®6f?D«1l3fl3P535lit11ClFrrrmnrtrt图16图17图20图21主成分回归结果:表9、模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.994a.988.985a.预测变量：（常量）,F1, F2表 10、Anovab模型平方和df均方FSig.1回归2.000a残差.1178.015总计10a. 预测变量：（常量）,F1, F2b. 因变量:Zscore（y）表11、系数a模型非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准误差试用版容差V