主成分分析结果解读（主成分分析的主成分得分）
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主成分分析怎么分析?
首先打开一份要进行因子分析的数据表，然后点击【分析-降维-因子分析】。然后将变量和选择变量放在相应的对话框中，如下图所示。然后选择变量中可以自定义选择的值，如下图所示。
主成分分析的基本步骤：对原始数据标准化 计算相关系数 计算特征 确定主成分 合成主成分。主成分分析是指通过将一组可能存在相关性的变量转换城一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
提取方法：主成分分析法 （4）旋转成分矩阵 提取方法：主成分分析法 （5）计算因子得分：因子分析是基于研究各题项之间的内部依赖关系，将一些信息重叠、相关性高的变量指标归结为几个不相关的综合因子的多重统计方法。
主成分分析法的详细步骤如下：第1步：标准化 这一步的目的是把输入数据集变量的范围标准化，以使它们中的每一个均可大致成比例地分析。更具体地说，在使用PCA之前必须标准化数据的原因是PCA对初始变量的方差非常敏感。
pca主成分分析结果解释
一般来说，研究中涉及一个变量，两个变量以及三个变量时，可以分别绘制成一维，二维，和三维空间图来展示结果。然而，涉及到多个变量时，结果过于复杂，无法准确的展示。这时，用到PCA分析的关键一步，降维。
pcoa分析图解析结果主成分分析是基于特征向量的线性无约束排序方法，它提供了一种数据降维技巧，能够将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量。
主成分分析法： 英文全名 Principal Component Analysis 简称 PCA ，由名字就可以看出来，这是一个挑重点分析的方法。
从不同的侧面对数据的状况进行整体的反映。PCA全名principal component analysis，即主成分分析。主成分分析是一组变量通过正交变换转变成另一组变量的分析方法，来实现数据降维的目的，转换后得到的这一组变量，即是主成分。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
spss主成分分析结果解读
1、当数据确定可以使用主成分分析后，下一步确定主成分成分选择个数，案例中使用特征根值大于1的方法。
2、根据上图 可以看出一共提取了3个主成分 可是能解释的方差为6958%软件默认的是提取特征根大于1的主成分 如果加上第四个主成分的话可以解释的变异度为826%所以结合专业知识 可以考虑是不是增加一个主成分。
3、击得分按钮，选中保存为变量和显示因子得分系数矩阵。打开描述选项，选择如下。打开选项按钮，选择如下。确定，结果如下。
4、成分矩阵的结果解读：指成分得分系数矩阵，用来计算公共因子得分，两者综合得出权重。
成分分析结果如何理解?
从结果中可以看出，主成分1中主要反映了公司的偿债能力。主成分2中主要反映了公司治理能力，主成分3中主要反映了公司运营能力，主成分4中主要反映了公司发展能力。
从不同的侧面对数据的状况进行整体的反映。PCA全名principal component analysis，即主成分分析。主成分分析是一组变量通过正交变换转变成另一组变量的分析方法，来实现数据降维的目的，转换后得到的这一组变量，即是主成分。
根据上图 可以看出一共提取了3个主成分 可是能解释的方差为6958%软件默认的是提取特征根大于1的主成分 如果加上第四个主成分的话可以解释的变异度为826%所以结合专业知识 可以考虑是不是增加一个主成分。
主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换：将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量；方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息；新变量各自带有独特的专业含义。
用spss进行主成分分析的结果怎么看,说明什么
1、从结果中可以看出，主成分1中主要反映了公司的偿债能力。主成分2中主要反映了公司治理能力，主成分3中主要反映了公司运营能力，主成分4中主要反映了公司发展能力。
2、第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于1，说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。
3、选择菜单【分析】－【降维】－【因子分析】。打开对话框，将相关变量选入到变量栏中。击得分按钮，选中保存为变量和显示因子得分系数矩阵。打开描述选项，选择如下。打开选项按钮，选择如下。
4、你的理解是正确的，主成分分析得到的主成分是一个综合性指标。从数学的运算来看，主成分分析的过程只是在原来的相关系数矩阵上做了一个正交旋转。而降维处理应该体现在“选取”二字上（根据特征值大小筛选）。
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