主成分分析计算方法和步骤

1、主成分分析计算方法和步骤：在对某一事物或现象进行实证研究时，为了充分反映被研究对象个体之间的差异， 研究者往往要考虑增加测量指标，这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各 指标都是对同一问题的反映，会造成信息的重叠，引起变量之间的共线性，因此， 在多指标的数据分析中，如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体 之间的差异，成为研究者关心的问题。而主成分分析法可以很好地解决这一问 题。主成分分析的应用目的可以简单地归结为:数据的压缩、数据的解释。它常被 用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标，并且对综合指标所包含的信息给 予适当的解释，从而更加深刻地揭示事物的内在规律。主成分分析的基本步骤分

2、为:对原始指 标进行标准化，以消除变量在数量极或量纲上的影响;根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵R;求出R矩阵的特征根和特征向 量;确定主成分，结合专业知识对各主成分所蕴含的信 息给予适当的解释;合成主成分，得到综合评价值。结合数据进行分析本题分析的是全国各个省市高校绩效评价，利用全国2014年的相关统计数据（见 附录），从相关的指标数据我们无法直接评价我国各省市的高等教育绩效，而通 过表5-6的相关系数矩阵，可以看到许多的变量之间的相关性很高。如：招生人数与教职工人 数之间具有较强的相关性，教育投入经费和招生人数也具有较强的相关性，教工人数与本科院校数之间的相关系数最高，到达了 0.96

3、3,而各组成成分之间的相关性都很高，这也充分说明了主成分分析的必要性。表5-6相关系数矩阵本科院校数招生丿数教疔经费投入相关性师生比0. 2790. 3290. 252重点高校数0.3 教工人数0. 963 本科院校数1.0 招生人数0.93E 教育经费投 入150.2040.310) 9540. 896)00. 9380. 8811. 0000. 8930.8810.8931.000师生比重点帯校数教工人数相关性师生比1. 000-0. 2180. 208 重点高校数- 教工人数0. 208 本科院校数0. 2 招生人数0. 329 教育经费投 入（元）181.0000. 433).4331

4、.00090 3450. 963).2040. 9540. 2520.3100.896表5-7给出的是各主成分的方差贡献率和累计贡献率，我们选取主成分的标准有 两个：第一，特征根大于1,因为，如果特征根小丁-1,说明该主成分的解释力 度太弱，还比不上直接引入一个原始变量的平均解释力度大；第二，方差贡献率 大于85%,如果这两个标准不能同时符合要求，则往往是因为选择的指标不合理 或者样本容量太小,应继续调整。表5-7还显示，只有前2个特征根大于1,因 此SPSS只提取了前两个主成分，而这两个主成分的方差贡献率达到了 87.081%, 因此选取前两个主成分已经能够很好地描述我国高等教育地区现状。表

5、5-7方差贡献率以及累计贡献率起始特征值提取平方和载入元方泻的贡累加n献方差的贡匍 件合i13. 9? 366. 39066.21.2, 120.69187.3903. 98366. 3(0811.24120. 6(066. 390187. 08130. 5719. 50896. S39.5719.5089(.58940. U 32. 3359& £ 25. 1402. 3359(.92550. Oe 20. 86999.194. 0520. 8699(60. 0120. 206100. 000. 0120. 206100. 000表5-8为输岀的主成分系数矩阵，可以说明各主

6、成分在各变量上的载荷。由表5-8 可以看岀，标准化后的第一主成分（简称E）对所有变量都有载荷，且载荷绝对值 几乎都在0. 7以上，因此可以说第一主成分是对人口结构的度量，代表了一个地区 人口结构状况，可以称之为“综合因子” O在综合因子中，平均每户人口，农业与 非农业人口比例，人口的自然增长率比重即人口自然增长各指标具有较强的作用，人与经济等 其他指标所起的作用次之，男女比例也起一定作用。第二主成分 （简称FJ对重点高校数和教工人数具有负载荷，其他变量具有正载荷，并且除 师生比和重点高校数载荷绝对值均小于0. 2,有的甚至接近于0. lo因止匕第二个主 成分只是汇集了第一主成分遗漏的部分信息，

7、我们称之为“辅助因子” Oi成分矩阵成XTFR1师生比0. 3170.799重点高校数0：96-0. 759教工人数0. 9&-0. 095本科院校数0. <730.005招生人数0. 96,0. 131教育经费投0. 0000.oil表5-9主成分评分系数矩阵成分F1F2师生比.079, 重点高校数.0£ 教工人数.24, 本科院校数.2, 招生人数.24： 教育经费投 入6439-6120774. 004.106 236. 00)根据表5-9可以得到各主成分的表达式Fxxxxxx +1=0. 07910. 09020 . 24730. 244 0 24250. 23

8、66= +F：0< 643xi0< 612x20. OTTxsO. 004x0 IO6X5O. 009x6把变量分别代入以上表达式，可以得出E两个主成分得分，但单独一个主成分不能很好地评价十个地区人口结构的情况匕因此需耍摄Ew各主成分对应的方差贡献率为权数计算综合统计F,(0.6639F0.20691F12F)0. 87081主成分分析法的优点:1、可消除评价指标之间的相关影响因为主成分分析在对原指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而且实践证明指标之间相关程度越高，主成 分分析效果越好。2、可减少指标选择的工作量对于其它评价方法，由于难 以消除评价指标间的相关影响，所以选

9、择指标时要花费不少精力，而主成分分析 由于可以消除这种相关影响，所以在指标选择上相对容易些。3、当评级指标 较多时还可以在保留绝大部分信息的情况下用少数几个综合指标代替原指标进 行分析主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列顺序的，在分析问题时, 可以舍弃一部分主成分，只取前后方差较大的几个主成分来代表原变量，从而减 少了计算工作量。4、在综合评价函数中，各主成分的权数为其贡献率，它反 映了该主成分包含原始数据的信息量占全部信息量的比重，这样确定权数是客 观的、合理的，它克服了某些评价方法中认为确定权数的缺陷。5、这种方法 的计算比较规范，便于在计算机上实现，还可以利用专门的软件 主成分分析法的缺点：1、在主成分分析中，我们首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到 一个较高的水平（即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上），其次对这 些被提取的主成分必须都能够给岀符合实际背景和意义的解