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文档简介

1、s p s s进 行 主 成 分 分 析 及 得 分 分 析1将数据录入 spss1.2数据标准化：打开数据后选择分析描述统计描述，对数据进行标准化，选中将标准化得分另存为变量：2.3进行主成分分析：选择分析降维因子分析，3.4设置描述性，抽取，得分和选项：4.5查看主成分分析和分析：相关矩阵表明，各项指标之间具有强相关性。比如指标 GDP总量与财政收入、固定资产投资总额、第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值的相关系数较大。这说明他们之间指标信息之间存在重叠，适合采用主成分分析法。（下表非完整呈现）5. 6由 Total?Variance?Explained （主成分特征根和贡献率）可知

2、，特征根 1=，特征根2=前两个主成分的累计方差贡献率达 %，即涵盖了大部分信息。这表明前两个主成分能够代表最初的 11 个指标来分析河南各个城市经济综合实力的发展水平，故提取前两个指标即可。主成分，分别记作 F1、F2。6. 7指标 X1、X2、X3、X4、X5、 X6、X7、X8、X9、 X10在第一主成分上有较高载荷，相关性强。第一主成分集中反映了总体的经济总量。 X11 在第二主成分上有较高载荷，相关性强。第二主成分反映了人均的经济量水平。但是要注意：这个主成分载荷矩阵并不是主成分的特征向量，也就是说并不是主成分 1 和主成分 2 的系数，主成分系数的求法是： 各自主成分载荷向量除以各

3、自主成分特征值的算术平方根。7.8成分得分系数矩阵（因子得分系数）列出了强两个特征根对应的特征向量，即各主要成分解析表达式中的标准化变量的系数 向量。 故各主 要成分解析表达式分别为：F1=+F2=+主成分的得分是相应的因子得分乘以相应的方差的算术平方根。即：主成分1 得分=因子 1 得分乘以的算术平方根 ?主成分 2 得分 =因子 2 得分乘以的算术平方根例如郑州：主成分因子 =FAC1_1*的算术平方根 =*的算术平方根 =，将各指标的标准化数据带入个主成分解析表达式中，分别计算出 2 个主成分得分（ F1、F2），再以个主成分的贡献率为全书对主成分得分进行加权平均，即： H=（*F1+*F2）/ ，求得主成分综合得分。END经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题( 尤其法律、医学等领域) ，

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