¿Cuál es el principio del análisis de componentes principales de spss?
Concentración de información: condensar múltiples proyectos de análisis en varios indicadores comunes clave;
Cálculo de ponderación: a través de la tasa de explicación de la varianza Calcule el peso de cada indicador total;
Competitividad integral: utilice los dos indicadores de puntuación del componente y tasa de explicación de la varianza para calcular una puntuación integral para comparar la competitividad integral (cuanto mayor sea la puntuación integral, más fuerte será la competitividad ).
El análisis de componentes principales (pca) generalmente tiene tres pasos; el primer paso es determinar si es adecuado para el análisis de componentes principales (pca). El segundo paso es la correspondencia entre los componentes principales y los ítems de análisis; el tercer paso es la denominación de los componentes principales.
Paso uno: Determinar si se debe realizar un análisis de componentes principales (PCA); el estándar es que el valor de KMO sea superior a 0,6.
Paso 2: Determinar la correspondencia entre los componentes principales y los ítems de análisis.
Nota especial: Si el propósito de la investigación es concentrar completamente la información y encontrar la correspondencia entre los componentes principales y los ítems de análisis, SPSSAU recomienda utilizar el análisis factorial en lugar del análisis factorial. análisis de componentes principales. El propósito del análisis de componentes principales es condensar la información (pero prestar menos atención a la correspondencia entre los componentes principales y los elementos de análisis), calcular ponderaciones y calcular puntuaciones integrales.
Nota especial: A veces no se presta mucha atención a la correspondencia entre los componentes principales y los elementos de análisis. Por ejemplo, al calcular la competitividad integral, no es necesario prestar demasiada atención a la correspondencia entre los componentes principales y los elementos de análisis.
Juicio de la correspondencia entre los componentes principales y los elementos de análisis: suponga que se esperan tres componentes principales y que el elemento de análisis es 10. La intersección de los componentes principales y los elementos de análisis * * * produce 30 números; , llamados "coeficientes de carga" (el valor del coeficiente de carga indica el grado de correlación entre el elemento de análisis y el componente principal cada componente principal tiene 10 "factores de carga" y cada elemento de análisis tiene 3 "valores de factor de carga" (tales como); como 0,765, -0,066, 0,093). Elija un valor con un valor absoluto superior a 0,4 (0,765). Si corresponde a componentes principales 65.438+0 interpretar el análisis.
Existen * * * tres situaciones para eliminar elementos de análisis no razonables, Categoría 1: si el valor de identidad * * * (varianza del factor común) de un elemento de análisis es inferior a 0,4, el elemento de análisis correspondiente debe serlo; eliminado Categoría 2: los valores absolutos de los "coeficientes de carga" correspondientes a un elemento de análisis son todos inferiores a 0,4 y el elemento de análisis debe eliminarse Categoría 3: si un elemento de análisis está relacionado con el componente principal (; generalmente llamado 'Zhang Guan·Dai Li') Si hay una desviación grave, el elemento de análisis también debe eliminarse.
Paso 3: Nombrar los componentes principales.
Después de eliminar los elementos de análisis no razonables en el segundo paso y confirmar que la correspondencia entre los componentes principales y los elementos de análisis es buena, los componentes principales se pueden nombrar combinando las correspondencias entre los componentes principales y los elementos de análisis. . Elemento.
Los resultados del análisis se expresan de la siguiente manera (SPSSAU también generará un gráfico de grava):
Consejos especiales
Al condensar información utilizando el análisis de componentes principales, es posible experimente iteraciones repetidas Bucle, elimine elementos irrazonables, repita el bucle muchas veces y finalmente obtenga resultados razonables.
Las capturas de pantalla del funcionamiento de SPSSAU son las siguientes:
Consejos especiales
Acerca de "Guardar puntuación de componentes": el análisis de componentes principales (pca) condensa la información en varios componentes principales, y permite que el sistema guarde "puntuaciones de ingredientes". Las puntuaciones de los componentes se pueden utilizar para análisis adicionales, como análisis de conglomerados y análisis de regresión.
Acerca de "Guardar puntuación integral": si el propósito del análisis de componentes principales es clasificar la competitividad integral, como la clasificación de desempeño de los bancos y la clasificación de competitividad de las empresas que cotizan en bolsa, entonces la puntuación integral se puede guardar directamente. para el ranking de competitividad.