文档介绍：主成分分析步骤
实验步骤：
将原数据进行标准化处理，此处以标准差标准化为例，用spss的步骤：
工具栏中的分析—描述统计—描述—添加所有变量，并将“将标准化得分另存为变量”勾住—得到标准差和均值如下
表一：
描述统计量
3
.531
t5
.194
.093
-.061
.529
-.558
.762
t6
-.409
-.075
.294
-.453
-.558
-.280
t7
-.041
-.033
.230
.531
.762
-.280
t8
-.378
-.204
.022
.412
.433
-.111
.508
t9
-.418
-.210
.055
.105
.015
.307
.332
相关矩阵
t8
t9
相关
t1
-.378
-.418
t2
-.204
-.210
t3
.022
.055
t4
.412
.105
t5
.433
.015
t6
-.111
.307
t7
.508
.332
t8
.419
t9
.419
工具栏分析—降维—因子分析—导入变量—在描述中勾“原始分析结果”“系数”—在抽取中，方法：主成分；分析：相关性矩阵；输出：未旋转的因子解；抽取：因子的固定数量：4—在得分中勾上“显示因子得分系数矩阵”
表三：
公因子方差
初始
提取
t1
.719
t2
.914
t3
.907
t4
.863
t5
.864
公因子方差
初始
提取
t1
.719
t2
.914
t3
.907
t4
.863
t5
.864
t6
.785
t7
.891
t8
.719
t9
.631
t6
.785
t7
.891
t8
.719
t9
.631
提取方法：主成份分析。
计算主成分的方差贡献率和累计方差贡献率（上一步骤中已经包括了）
表四：
解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
合计
方差的 %
累积 %
合计
方差的 %
累积 %
1
2
3
4
.801
.801
5
.654
6
.396
7
.335