1樓：匿名使用者
能用，但是比較麻煩。
如何使用spss進行主成分分析
2樓：
摘要。親~很高興能您的問題。主成分分析是spss中常用的資料分析方法之一。
親~很高興能您的問題。主成分分析是spss中常用的資料分析方法之一。
以下是進行主成分分析的步驟：1. 我們開啟spss軟體，匯入需要進行主成分分析的資料集；2. 可選擇「分析」選單，找到「降維技術」下的「主成分」選項，進入主成分分析對話方塊；
3.我們 在「變數」選項卡中，將需要進行主成分分析的變數移動到「因子」欄中；4. 我們在「提取」選項卡中，選擇提取主成分的方法，可以選擇按照特徵根、方差貢獻率或卡方值提取主成分；
5. 我們在「旋轉」選項卡中，選擇旋轉方法，可以選擇方差最大旋轉、極簡旋轉或直角旋轉等；6. 我們可以點選「確定」按鈕，spss將計算出主成分分析的結果；7.
最後分析結果中，可以檢視特徵根、變數貢獻率、累計貢獻率等資訊，以及主成分因子載荷矩陣、成分得分系數矩陣等。
親~我們需要注意的是，在進行主成分分析前，需要對資料進行清洗和預處理，例如處理缺失值、異常值以及標準化等。如果您對spss的使用還不熟悉，可以參考spss軟體的使用手冊或**教程。<>
祝您生活愉快。
spss 做主成分分析
3樓：小天
嗯 負相關的要轉換資料 transform into different(same) variable 1=5 2=4 3=3 4=2 5=1 把負相關的換成正相關。 不用什麼標準化資料 你要做的是因素分析 不斷淘汰指標 使kmo顯著 所以12個維度都重要都不想刪是不行滴。
spss如何進行主成分分析？
4樓：旅遊路上小知識
1、首先開啟spssau，右上角【上傳資料】，點選或者拖拽原始資料檔案上傳。
2、選擇【進階方法】->主成分】，選擇需要分析的題目，拖拽到右側。點選「開始主成分分析」。
3、可以自行設定好要輸出的主成分個數，而不是讓軟體自動識別。
4、同時可以點選儲存「成分得分」或「綜合得分」，分析結束後用於後續分析使用。
5、完成以上操作後，即可得到分析結果，結果如下圖所示，就完成了。
spss單變數分析怎麼做
5樓：快樂權御天下
首先開啟s p s s 軟體，要檢測年齡性別與睡眠關係的這個資料有效性。
2.點選分析選項卡，彈出下拉選單中找到單變數選項。
3.我們將因變數設定為睡眠時間。
4.隨機因子選擇性別，協變數是年齡。
5.最後點選確定鍵，就可以出現主體間效應的檢驗結果了。
spss單變數如何將因子和協變數合併到模型中？
s p s s在通過單變數檢驗資料的時候，可以將因子和協變數一起合併輸入到模型中，如何輸入的呢？
1.首先開啟s p s s找到單變數的選項。
2.輸入相關的變數之後，點選模型按紐。
3.彈出的對話方塊中點選——設定按鈕。
4.先將性別和年齡都輸入到模型中。
5.然後按住ctrl鍵，將性別和年齡都選上，點選下面的按鈕。
6.這樣就將年齡和性別合併輸入到模型中了。
spss如何進行單變數的檢驗結果分析？
s p s s在進行單變數檢驗資料的時候，是如何進行結果分析的呢？趕緊來看看吧。
1.我們通過s p s s中的單變數檢驗，睡眠時間、性別和年齡之間的關係。
2.在模型中將年齡和性別合併輸入到模型的對話方塊中，點選繼續。
3.最終的結果就會出現兩個對話方塊，主體間因子和主體間效應的檢驗。
4.上面對話方塊顯示的是個體的數量。
5.下面的對話方塊中主要看性別和年齡合併影響的效果。
6.可以看到當前顯示數值大於，說明沒有顯著性差異，認為是斜率相等，可以做斜率檢驗。
6樓：感性的楚漢歌
計算檢驗統計量的觀察值和概率p_值：spss自動計算f統計值，如果相伴概率p小於顯著性水平a，拒絕零假設，認為控制變數不同水平下各總體均值有顯著差異，反之，則相反，即沒有差異。
方差齊性檢驗：控制變數不同水平下各觀察變數總體方差是否相等進行分析。採用方差同質性檢驗方法（homogeneity of variance），原假設「各水平下觀察變數總體的方差無顯著差異，思路同spss兩獨立樣本t檢驗中的方差分析」。
圖中相伴概率大於顯著性水平，故認為總體方差相等。
趨勢檢驗：趨勢檢驗可以分析隨著控制變數水平的變化，觀測變數值變化的總體趨勢是怎樣的，線性變化，二次、三次等多項式。趨勢檢驗可以幫助人們從另乙個角度把握控制變數不同水平對觀察變數總體作用的程度。
圖中線性相伴概率為0小於顯著性水平，故不符合線性關係。多重比較檢驗：單因素方差分析只能夠判斷控制變數是否對觀察變數產生了顯著影響，多重比較檢驗可以進一步確定控制變數的不同水平對觀察變數的影響程度如何，那個水平顯著，哪個不顯著。
常用lsd、s-n-k方法。lsd方法檢測靈敏度是最高的，但也容易導致第一類錯誤（棄真）增大，觀察圖中結果，在lsd項中，報紙與廣播沒有顯著差異，但在別的方法中，廣告只與宣傳有顯著差異。
spss分析 沒有因變數 自變數是離散型變數 用什麼分析方法呢？
7樓：呂秀才
沒有因變數，那自然也就不能叫做 還有自變數了，自變數和因變數一定是同時出現的。
當然還有一種可能是需要用sem 結構方程建模，有潛變數可以。
這個要看你的資料到底是什麼，要做什麼分析用。
8樓：3c數碼科技人員
分類變數為因變數，連續變數為自變數，做邏輯迴歸。或者是分類變數為自變數，連續變數為因變數，而且是做線性關係，則先將分類變數設定虛擬變數，再做線性迴歸。
線性迴歸通常是人們在學習**模型時首選的技術之一。在這種技術中，因變數是連續的，自變數可以是連續的也可以是離散的，迴歸線的性質是線性的。
線性迴歸使用最佳的擬合直線（也就是迴歸線）在因變數（y）和乙個或多個自變數（x）之間建立一種關係。
用乙個方程式來表示它，即 y=a+b*x + e，其中 a 表示截距，b 表示直線的斜率，e 是誤差項。這個方程可以根據給定的**變數（s）來**目標變數的值。
如何利用spss進行主成分分析
9樓：網友
可用spssau，選擇[進階方法]裡的》[主成分]，配合有分析方法的幫助手冊及智慧型文字分析。
10樓：網友
spss主成分分析法詳細步驟：
1、開啟spss軟體，匯入資料後，依次點選分析，降維，因子分析。
2、開啟因子分析介面之後，把需要進行分析的變數全部選進變數對話方塊，然後點選右上角的描述。
3、勾選原始分析結果、kmo檢驗對話方塊，然後點選繼續。
4、點選抽取，方法裡選擇主成分再點選碎石圖。
5、點選旋轉，再點選最大方差旋轉。
6、點選得分，再點選，儲存為變數及顯示因子得分系數矩陣。
7、最後點確定就可以在輸出截面看到主成分分析的結果了。
總結：以上就是spss主成分分析法詳細步驟。
11樓：荷塘月色論壇
在spss中有專門的因子分析模組，主成分分析不需要因子旋轉，因子分析則需要。（南心網 spss資料分析）
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