主成分和去中心化spss

❶ 执行聚类分析、主成分分析等任务时，spss,与spss modeler的区别

spss更方便做聚类和主成分，但是如果是大数据，用modeler更好

❷ spss怎么进行主成分分析

1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单，选Data Rection 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。
统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

❸ 如何用spss做主成分分析和因子分析

因子分析
1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单，选Data Rection 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。
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❹ 用SPSS做主成分分析一定要将原始数据标准化吗为什么

不需要的，对数据标准化的目的是为了统一变量的单位（单位不同的变量间不宜直接进行统计分析，标准化使得所有变量的单位统一为sd），我们用SPSS做主成分分析的时候，默认使用变量的相关矩阵进行运算，相关系数本来就是一个标准化的统计量，也就是说主成分分析的过程已经包含了标准化的过程，没有必要再专门给数据做一次标准化处理。

❺ spss中主成分分析法的数据如何进行标准化处理

先将x1-x12作为指标名在转置排列，即行为指标名，列为数值。然后打开软件，导入数据，单击分析->数据缩减->因子分析，进入因子分析窗口，选中所有变量加入右边框，点击描述->相关矩阵-，勾选系数，kmo两项单击继续回到因子分析窗口，在选择旋转，勾选无，然后按确定就行了。一般软件会进行标准化处理的，应该不用你自己处理。
这个步骤只是大致的，因为SPSS版本不同，界面也会有所不同，还有中英文版的，所以可能还要你对软件的语言翻译一下。身边现在只有中文版的，不好意思啦~~

❻ 请问主成分分析的spss操作的具体步骤是什么啊

我不是做SPSS的 我用数学建模的方法行么？
其实原理是一样的。
你给的数据有问题，好多地方多出来一些乱的数据。并且图片不好复制数据。
我说过程：
1。数据标准化处理
将每列数据各自标准化 公式：(xi-u)/d
(xi是第i个数据，u是该列数据的平均数，d是标准差)
2。相关性判定，列出协方差矩阵（又称对称矩阵）
我是用matlab软件计算的R=cov(x)
用软件计算矩阵的特征值的特征向量
[v,d]=eig(R)
得到d1，d2，d3。。。di
3。确定主成分，计算权重 权重i=di/(d1+d2+d3+...+di)
计算目标值=权重1*x1+权重2*x2+……+权重i*xi

❼ 请教SPSS高人，主成份分析和因子分析有什么不同做主成分分析目的是什么谢谢

主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。如果希望进行将指标命名，SPSSAU建议使用因子分析。原因在于因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名。

主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。

同时SPSSAU可直接保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。

❽ 怎样用spss进行主成分分析 具体步骤

工具/原料

spss20.0
方法/步骤

先在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimension rection--factor analyse。打开因素分析对话框

我们看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的变量都放入variables窗口中

点击descriptives按钮，进入次级对话框，这个对话框可以输出我们想要看到的描述统计量

因为做主成分分析需要我们看一下各个变量之间的相关，对变量间的关系有一个了解，所以需要输出相关，勾选coefficience，点击continue，返回主对话框

回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果

你看到的这第一个表格就是相关矩阵，现实的是各个变量之间的相关系数，通过相关系数，你可以看到各个变量之间的相关，进而了解各个变量之间的关系

第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于1，说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以我们只提取特征根大于1的主成分。如图所示，前三个主成分就是大于1的，所以我们只能说有三个主成分。另外，我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二个占27.5%，第三个占15.0%。这三个累计达到了89.5%。

❾ 如何解读spss的分析结果其中，因子分析和主成分分析的差别在哪里

KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个表格是指提取的俩个主成分能解释差异的比列，第四个表格是主成分表达式，第五表格是因子得分公式。

❿ spss回归分析与主成分分析的不同之处是什么

主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分，其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法
而回归分析是为了构建一个自变量和因变量的关系模型，从而可以找到有效的预测因变量的方式
所以回归分析需要有明确的自变量和因变量
而主成份分析则没有所谓的自变量和因变量之分