品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0.2.0

成分矩阵是主成分分析方法的输出结果之一，通过成分矩阵可以判断主成分和原始数据之间的相关性，以及主成分是由多少个原始变量转换而成的，同时也可以表现出原始数据变量对主成分的贡献比例。为了让小伙伴对SPSS成分矩阵有更为深入的了解，下面给大家详细讲解，SPSS成分矩阵怎么看，以及SPSS成分矩阵怎么确定有几个成分。

一、SPSS成分矩阵怎么看

SPSS成分矩阵主要包含变量名、因子编号、因子名称、因子载荷、方差解释和特征根六个部分。其中，因子载荷、方差解释和特征根是比较重要的，在看SPSS成分矩阵的时候，也主要看这三部分。

1.因子载荷

通过查看因子载荷的数值，可以看出来变量与因子之间的关联关系，往往载荷值越大，说明变量和因子之间的关联关系越强。对于载荷数值也有衡量标准，那就是认为载荷值的绝对值大于等于0.3，则认为变量和因子之间有关联关系。所以在看成分矩阵的时候，可以通过查看载荷值确定变量和因子之间的关系。

2.方差解释

在SPSS成分矩阵中，方差解释比例数表示的是因子在整个数据集中的解释比例。通常因子在数据集中的方差解释比例在70%及以上，认为因子对数据集的解释有一定影响力。

3.特征根

特征根可以理解为是对因子方差解释的预测值。一般只需要关注特征根的最大值就可以。

二、SPSS成分矩阵怎么确定有几个成分

在SPSS成分矩阵中主要看相关性矩阵表格和总方差解释表格，通过这两个表格确定SPSS成分矩阵的成分。

在下图中的相关性矩阵表格中可以看到，数据之间存在着很好的正相关和负相关，比例是比较平均的。

在总方差解释表格中可以看到，将数据分成了两个成分，方差百分比分别是58.535%和25.133%，累计贡献的方差比例是83.668。

在成分矩阵表格中直接给出了结论，数据集被提取出了2个成分，具体数据也在表格中有体现。在具体观察数据的时候，主要是看成分中的绝对值大小，这一点小伙伴们一定要注意。

通过以上三个表格，就可以确定数据集被具体分为了几个成分，每一个成分的数值，以及成分方差解释占比情况。

三、SPSS成分矩阵怎么做

SPSS成分矩阵需要通过主成分分析方法获取，主成分分析方法是比较常见的一种数据统计分析方法，是将多个数据变量提炼出几个比较有代表性变量的一种方法，下面给大家具体讲解。

1.在SPSS依次点击菜单栏中的“文件”-“导入数据”-“Excel”，将分析数据导入SPSS中。

2.在菜单栏中，依次点击“分析”-“降维”-“因子”。

3.在“因子分析”窗口，将左侧的变量移动的右侧“变量”框中，点击“描述”按钮，在弹出的窗口，将“系数”和“KMO和巴特利特球形度检验”勾选中。

4.继续点击“提取”按钮，在弹出的窗口勾选中“碎石图”。

5.返回上一级窗口，点击“确定”按钮，就可以得到成分矩阵，如下图。

总结：以上就是SPSS成分矩阵怎么看，以及SPSS成分矩阵怎么确定有几个成分的全部内容。本文不仅给大家介绍了在SPSS中如何看成分矩阵，还给大家详细介绍了如何通过SPSS成分矩阵确定数据集被分为了几个成分。同时，也给大家讲解了如何在SPSS中做成分矩阵，希望能帮助到有需要的小伙伴。

作者：子楠