文档介绍：主成分分析在 SPSS中的操作应用
SPSS在调用 Factor Analyze 过程进行分析时， SPSS会自动对原始数据进行
标准化处理，所以在得到计算结果后指的变量都是指经过标准化处理后的变量，
但 SPSS不会直接给出标准化后的数据，如需要得到标准化数据，则需调用
Descriptives 过程进行计算。
图表 3 相关系数矩阵
图表 4 方差分解主成分提取分析表
主成分分析在 SPSS中的操作应用 (3)
图表 5 初始因子载荷矩阵
从图表 3 可知 GDP与工业增加值，第三产业增加值、固定资产投资、基本建
设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系，
与海关出口总额存在着显著关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强，证明
他们存在信息上的重叠。
主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于 1 的前 m个主成分。注：特
征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小
于 1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，
因此一般可以用特征值大于 1 作为纳入标准。通过图表 4（方差分解主成分提取
分析）可知，提取 2 个主成分，即 m=2，从图表 5（初始因子载荷矩阵）可知 GDP、
工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售
总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成
分基本反映了这些指标的信息；人均 GDP和农业增加值指标在第二主成分上有较
高载荷，说明第二主成分基本反映了人均 GDP和农业增加值两个指标的信息。所
以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息，所以决定用两个新变量来代
替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到，因为
“Component Matrix ”是指初始因子载荷矩阵，每一个载荷量表示主成分与对
应变量的相关系数。用图表 5（主成分载荷矩阵）中的数据除以主成分相对应的
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特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数。将初始因子载荷
矩阵中的两列数据输入（可用复制粘贴的