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SPSS如何划分维度 SPSS怎么分析数据各个维度百分比

发布时间:2024-12-11 14: 12: 00

电脑型号:联想ThinkBook 16+

软件版本:windows10 64位旗舰版

系统:IBM SPSS Statistics 27

在构建指标体系或者处理量表信息时,通常需要对数据进行降维处理,即如何划分维度。在特征变量之间存在高度相关性时,降维不仅可以减少特征间的相关性,提高模型的稳定性和解释性,还可以帮助提取数据中的关键特征,简化模型并提高预测精度。本文会告诉大家SPSS如何划分维度,SPSS怎么分析数据各个维度百分比。

一、SPSS如何划分维度

本次案例中,我们想要对自己收集到的量表信息进行维度划分。所涉及到的数据是包含了体育方面的条目。

数据来源
图1 数据来源

1.点击“分析”、“降维”、“因子”。这里的“因子”指因子分析,主要涉及到提取主成分,也就是我们常说的降维,区分维度。

降维操作步骤
图2 降维操作步骤

2.将涉及到的所有条目全部选入左侧的“变量”框中。点击“描述”,在其下方勾选“初始解”。在“相关性矩阵”下方勾选“系数”以及“KMO和巴特利特球形检验”。

降维操作步骤
图3 降维操作步骤

3.点击”提取“,默认的勾选状态我们不用管。如下图。

降维操作步骤
图4 降维操作步骤

4.勾选“旋转”下的“最大方差法”。

旋转方法
图5 旋转方法

5.操作完上述步骤后,转到输出视图。第一个出来的是“相关性矩阵”,相关系数的值范围从-1到+1,其中+1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示没有相关性。

相关性矩阵输出结果
图6 相关性矩阵输出结果

6.KMO的值为0.774,一般来说,KMO取值大于0.7,显著性<0.05,就可以进行降维处理。

KMO值输出结果
图7 KMO值输出结果

7.“总方差解释”代表了可以提取几个主成分,提取了这几个主成分后,可以解释的总方差比例为多大。本案例中,提取了四个主成分,可以解释的总方差比例为82.698%,解释效果较好,说明提取的这几个主成分比较合理。

图8 总方差解释输出结果

8.“旋转后的成分矩阵”可以看到将各个条目具体划分到哪一维度,当下方对应的值超过0.5,且只有一行数据的值超过0.5时,就说明这个条目可以分到对应的维度下。在本次案例中,条目1在成分4里的得分为0.953,且在其他三个成分下方的值都不超过0.5,就说明条目1可以被分到成分4中。

旋转后的成分矩阵输出结果
图9 旋转后的成分矩阵输出结果

二、SPSS怎么分析数据各个维度百分比

SPSS分析数据百分比可以通过饼图实现。

1.点击“分析”、“描述统计”、“频率”。

计算维度百分比
图10 计算维度百分比

2.我们以前三个条目作为示范,将前三个条目选入“变量”框中,再在“图表”下方选中“饼图”,勾选“饼图”时,系统会自动勾选“图表值”下方的“频率”。

 饼图勾选
图11 饼图勾选

3.在输出的结果中,我们可以看到最先出现的是“频率表”,其中给出了每个条目下得分的百分比。

百分比输出结果
图12 百分比输出结果

4.在输出的结果中,我们还可以看到下方的饼图,不同颜色代表了维度当中不同的得分所对应的百分比,图中的白色数字就是相应的占比数值,饼状图更为直观的看出不同维度当中的得分所占比例的大小。

饼图输出结果
图13 饼图输出结果

本文讲解了量表中的条目为什么需要划分维度,以及如何在SPSS中具体操作,并根据输出结果讲解了如何根据相应的数值划分维度。最后还指导大家如何在SPSS中计算各维度下条目的百分比。以上就是SPSS如何划分维度,SPSS怎么分析数据各个维度百分比的全部内容,希望能帮助到有需要的小伙伴。

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