SPSS成分矩阵有空白数据怎么做 SPSS成分矩阵结果解读

品牌型号：HP Laptop 15

软件版本：SPSS Statistics27

系统：Windows 10

我们在SPSS中对数据进行分析后，由于原始数据中存在一些异常值或缺失值，导致有时候得到的成分矩阵有空白数据，这种情况是怎么回事？下面就为大家讲解SPSS成分矩阵有空白数据怎么做，SPSS成分矩阵结果解读的相关内容，以方便大家对成分矩阵有更深入的了解。

一、SPSS成分矩阵有空白数据怎么做

一般在成分矩阵中导致出现空白数据的原因有以下几点：

（1）数据集中存在大量缺失值，在进行因子分析等相关运算时，由于缺失值过多，会导致一些变量在成分矩阵中对应的系数无法准确计算，从而出现空白数据。

（2）数据中可能存在一些异常值、错误值或者是不符合这些要求的数据格式时，会干扰SPSS运行分析流程，导致成分矩阵中出现空白数据。

（3）如果数据中重复出现的数据过多，也会导致成分矩阵中空白数据的出现。

所以我们在进行数据分析时，一定要先对数据进行甄别处理，将一些缺失值、异常值、重复值进行删除，以便更精确的保障数据分析结果的准确性。

接下来给大家讲解一下成分矩阵的具体操作步骤。

1、打开SPSS编辑器界面，通过【文件】-【导入数据】将数据导入到SPSS中，如下图所示。

2、在菜单栏【分析】中，选择【降维】-【因子】选项，打开因子分析窗口，将学习时间、课程参与度、课外阅读量、社团活动次数、学术竞赛、获奖次数、自我驱动力评分、时间管理能力评分、社交活跃度评分等变量移动至右侧的变量框中。

3、点击【提取】按钮，在提取面板分析选项组中选择【相关性矩阵】，在输出选项组中勾选未旋转的因子解和碎石图，设置好之后，点击【继续】按钮返回上一级窗口。

4、在因子分析面板中，点击【确定】SPSS就会进行运行分析，并在窗口中输出分析结果。

二、SPSS成分矩阵结果解读

以下为公因子方差表，提取方法为主成分分析法。从表中可以看出，各个变量在主成分中的重要性和被解释程度。学习时间、时间管理能力评分和期末平均绩点等变量的方差有较高比例被提取的主成分所解释，分别为：0.994、0.969、0.961；学术竞赛获奖次数和社交活跃度评分的方差被解释的比例相对较低，为0.772、0.796。

图5为成分矩阵图，从图中这些变量的载荷情况来看，除了社交活跃度为-0.892，呈负相关变量外，其他学习时间、课程参与度、课外阅读量、社团活动次数、学术竞赛、获奖次数、自我驱动力评分变量都呈正相关。

从碎石图中可以看出，第一个主成分的特征值大约为 8，远远高于其他主成分的特征值。随着组件号的增加，特征值迅速下降，并且在组件号为 2 之后趋于平稳，所以在主成分分析时，保留两个主成分进行分析合适。

以上就是关于SPSS成分矩阵有空白数据怎么做，SPSS成分矩阵结果解读的相关内容，通过对成分矩阵中导致空白数据出现的原因分析以及成分矩阵具体步骤介绍，希望可以帮助到有需要的朋友。想了解更多关于成分矩阵的内容，大家可以登录SPSS中文网站进行学习。

作者：EON