SPSS主成分回归方程怎么写 SPSS主成分回归分析结果解释

品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

如果分析数据之间存在多重线性关系，我们可以使用SPSS主成分因子分析来降低多变量的多重共线性并且提取出合适数据，防止后续数据模型的失真甚至扭曲。本文以SPSS主成分回归方程的写法以及SPSS主成分回归分析结果的解释这两个问题为例，为大家介绍SPSS主成分回归的相关知识。

一、SPSS主成分回归方程怎么写

主成分回归是将多个变量通过线性变换来选出较少个数的重要变量，通常根据数据累计贡献率80%确定主成分个数以实现数据方程。接下来展示一下SPSS主成分回归的具体过程。

1、下图是某地能源使用量数据，包含石油、汽油、原煤等资源耗能情况，我们以此数据为例找到编辑页面【分析】栏的【降维】模块，再点击【因子】选项进入SPSS主成分因子分析的题项设置和功能选项。

2、然后在因子分析描述模块勾选【统计】栏的【初始解】，再点击【相关性矩阵】的【系数】和【KMO和巴特利特球形度检验】选项。

3、接下来确定方法为主成分，首先勾选【分析】模块的【相关性矩阵】和【显示】模块的【未旋转因子解】，在【提取】模块勾选【基于特征值】，将【特征值大于】设置为1。

4、为了优化主成分回归方程模型，我们尽量将迭代次数设置较大数值，在【旋转】栏的方法模块勾选【最大方差法】，在显示模块勾选【旋转后的解】，再将次数设置为25。

5、在得分模块勾选【保存为变量】的选项，【方法】选择【回归】选项，勾选最下方选项，再点击【继续】按键。

二、SPSS主成分回归分析结果解释

回归结果主要是看球形检验、因子矩阵、方差解释这几个方面，而球形检验用于判断相关矩阵是否为单位阵，检验值p小于等于0.05则表示通过检验，可以进行因子分析，进行主成分提取。

1、按照上述步骤，首先来看KMO和巴特利特检验，KMO检验取值在0到1之间，值越接近1，表明这些变量进行因子分析的效果越好，图中结果为0.663表示提取的数据情况较好，并且显著性水平p值小于0.05可以适用后面的分析结果。

2、成分矩阵通过因子载荷系数来显示因子与变量的关系，因子载荷大于0.4则表明该变量与成分有对应关系。根据结果，成分1除了原煤在其他资源方面因子载荷均大于0.4，成分2在水力、火力、原煤能耗量方面存在相应关系，后列的成分和这些能源无对应关系。

3、最后在总方差解释结果，总计成分特征值大于1，是有用因子的通用标准，可以看到成分1和2特征值分别为7.791和1.406，两者累计贡献率达91.973%，故这两个成分作为主成分，这也照应了上边成分矩阵的分析。

三、小结

以上就是SPSS主成分回归方程怎么写，SPSS主成分回归分析结果解释的解答。运用SPSS主成分回归不仅可以数据降维，还有助于数据模型的优化改进。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。