SPSS主成分分析怎么做 SPSS主成分分析结果解读

品牌型号：HP Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics27

系统：Windows 10

在实际工作当中，由于收集的变量之间存在比较强的相关关系，如果直接利用数据进行分析，会让模型变得复杂，甚至可能因为变量之间的多重共线性引起较大的误差；为此，我们可以通过主成分分析来进行操作，话不多说，接下来的内容来带大家了解SPSS主成分分析怎么做，SPSS主成分分析结果解读的方法。

一、SPSS主成分分析怎么做

首先我们举个例子方便大家进行理解，如下图所示，从下面的数据中我们可以看到各个学生的科目成绩，现在我们想知道影响这些学生综合成绩的主要因素是什么，应该该怎么办？那就应该进行主成分分析。

1、将数据导入至SPSS软件中，点击工具栏【分析】中的【描述统计】，再选择【描述】按钮，打开描述面板，将语文成绩、数学成绩、英语成绩、物理成绩、化学成绩等变量移动至变量框，并勾选【将标准值另存为变量】选项，这样我们就可以看到标准化后的变量了。

2、切换回数据视图界面，我们可以看到数据编辑界面新生成的变量，接着再利用因子分析功能来完成主成分分析，点击【分析】中的【降维】选项，点击其中的【因子】选项，打开因子分析面板。

3、在因子分析面板中，把左侧框中标准化后的变量移动至右侧的变量框中，详细如下图所示，再点击右侧的【描述】按钮，勾选统计矩阵中的单变量描述性、初始解选项以及相关性矩阵中的【系数】选项。

4、单击【继续】按钮返回因子分析对话框，再点击【确定】按钮，等待SPSS进行主成分分析并输出结果即可。

二、SPSS主成分分析结果解读

在SPSS的输出窗口中，我们可以看到根据设置生成的主成分分析结果表，这里有五个结果表，分别为描述统计、相关性矩阵、公因子方差、总方差解释以及成分矩阵。

1、图6为相关性矩阵表，从表格中，我们可以看到语文、数学、英语、化学成绩之间相关系数都很高，在0.985-0.999之间，说明这几科成绩相关性极强，物理的成绩相关系数在0.775-0.829之间，与其他科目成绩相比，相关性比较弱一些。

2、图7为成分矩阵表，从图中我们可以看出来化学成绩的数值最高，为0.995，这说明化学成绩在主成分中所占权重相对较大。

3、从总方差解释表中我们可以看出，主成分1最重要，它的初始特征值和提取载荷平方和中的总计均为4.663，方差百分比为 93.257%，累积百分比为93.257%，这说明第一个主成分解释了原始数据总方差的93.257%的差异。

以上就是关于SPSS主成分分析怎么做，SPSS主成分分析结果解读的相关介绍。通过使用SPSS对数据进行主成分分析，可以快速找到影响数据的主要因素，从而起到降维和数据简化的目的。想了解更多关于SPSS主成分分析的操作技巧，可以登录SPSS中文网站进行查询。

作者：EON