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实验目的：原始数据中每一所高校具有20个相关性很高的变量，利用主成分分析法用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将手中的众多变量转化成彼此相互独立或不相关的个数较少的变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综分
X17:一级学科得分
X18:高级职称比重得分
X19:师资总分
X20:SCI数量
这里分析采用相关系数矩阵，输出选择为未旋转的因子解，并选择碎石图，抽取过程
选择基于特征值（特征值大于1），最大收敛迭代次数：25，点击确定。
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閒国子分析:描述姉计
「绕计里
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原数据中有较多的缺失值，选择按列表排除个案，点击继续。
分析结果：
KMOandBartlett'sTest
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
Bartlett'-Square
Sphericity苗
Sig.
.736
190
.000
KMO越接近1,说明变量之间的相关性越强，原有变量适合做因子分析；，越说明变量间存在相关关系。
,sig•值为0，符合因子分析条件，可进行因子分析，并进一步进行主成分分析
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由反映象相关矩阵中我们可以看出
如下图所示）
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