品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

如果分析数据之间存在多重线性关系，我们可以使用SPSS主成分因子分析来降低多变量的多重共线性并且提取出合适数据，防止后续数据模型的失真甚至扭曲。今天，我们以SPSS主成分因子分析原理，SPSS主成分因子分析怎么提取这两个问题为例，带大家了解一下SPSS主成分因子分析和数据降维的相关知识。

一、SPSS主成分因子分析原理

主成分分析是将多个变量通过线性变换来选出较少个数的重要变量，通常根据数据累计贡献率80%确定主成分个数以实现数据处理的降维和提取。接下来展示一下SPSS主成分因子分析原理的具体过程。

1、下图是面向网络用户对互联网信贷等功能的认知调查，我们以问卷数据作为案例找到编辑页面【分析】栏的【降维】模块，再点击【因子】选项进入SPSS主成分因子分析的题项设置和功能选项。

2、点击因子分析页面【描述】模块，勾选【统计】栏的【初始解】，然后勾选【相关性矩阵】的【系数】和【KMO和巴特利特球形度检验】选项。

3、接下来确定方法为主成分，勾选【分析】模块的【相关性矩阵】和【显示】模块的【未旋转因子解】，在【提取】模块勾选【基于特征值】，将【特征值大于】设置为1。

4、我们在【旋转】栏的方法模块勾选【最大方差法】，在显示模块勾选【旋转后的解】，再将次数设置为25。

5、在得分模块勾选【保存为变量】的选项，【方法】选择【回归】选项，勾选最下方选项，再点击【继续】按键。

二、SPSS主成分因子分析怎么提取

球形检验用于判断相关矩阵是否为单位阵，检验值p小于等于0.05则表示通过检验，可以进行因子分析，进行主成分提取

1、按照上述步骤，首先来看KMO和巴特利特检验，KMO检验主要用于主成分提取的数据情况，取值在0到1之间，值越接近1，表明这些变量进行因子分析的效果越好，图中结果为0.744表示提取的数据情况较好。

2、旋转后的成分矩阵通过因子载荷系数来显示因子与变量的关系，因子载荷大于0.4则表明该变量与成分有对应关系。根据下图，Q2、4、5、7、10、13、18因子载荷均大于0.4而且为成分1，Q16、19、21、22、23、24、25因子载荷均大于0.4且为成分2。

3、最后在总方差解释结果，总计成分特征值大于1，是有用因子的通用标准，可以看到成分1和2特征值分别为6.26和2.351，两者累计贡献率达86.116%，故这两个成分作为主成分。

三、小结

以上就是标题SPSS主成分因子分析原理，SPSS主成分因子分析怎么提取的解答。运用SPSS主成分因子分析方法进行测量，不仅可以数据降维，还有助于数据模型的优化改进。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。