主成分/因子分析节点专家选项解析

主成分/因子分析节点对话框中模型页签用于设置主成分/因子分析模型的参数。

图21-81主成分/因子分析节点汇总页签，详细探讨了数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用的关键内容。

SPSS因子分析详解 一、因子分析概述 因子分析是一种用于探索变量间潜在结构的统计技术，尤其适用于处理具有多个相关变量的数据集。它通过减少变量的数量来简化复杂的观测数据，同时尽可能保留原有数据的信息。因子分析的目标是从众多原始变量中提炼出少数几个不可观测的潜在变量（称为因子），这些因子能够解释原始变量间的大部分变异性和共变性。 二、SPSS中的因子分析应用 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一款广泛应用于社会科学领域的统计软件包，其强大的数据分析功能使得因子分析变得简单易行。下面详细介绍如何在SPSS中执行因子分析： 2.1

因子分析操作指南 步骤一：适用性评估首先，需要确认原始变量是否适合进行因子分析。 步骤二：因子构建构建因子变量，将原始变量转化为更少数量的因子。 步骤三：因子旋转通过旋转方法，使因子变量更易于解释，揭示变量之间的潜在结构。 步骤四：因子得分计算计算每个样本的因子变量得分，用于后续分析和解释。

为了全面描述一个事物，我们往往需要收集其多个指标。然而，这会带来以下挑战： 计算处理复杂: 指标数量众多，数据处理难度加大。 信息冗余: 指标之间可能存在高度相关性，导致信息重复。 信息损失: 剔除部分指标会导致信息缺失，影响分析结果的准确性。 因子分析的提出正是为了解决这些问题，通过将众多指标浓缩为少数几个关键因子，在保留大部分信息的同时简化数据分析。

该压缩文件包含了有关主成分分析的信息和资源。

聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。 因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。

选择分析的变量，使用定性和定量分析方法确保变量间具有强相关性，这是因子分析的前提条件。如果变量间无相关性或相关性不足，将不适合进行因子分析。 计算所选变量的相关系数矩阵，以揭示它们之间的相关性。相关系数矩阵是评估因子结构的基础。 确定公共因子的数量和因子解决方法，依据研究设计或领域知识选择适当的因子个数。应考虑因子的累计方差贡献率，通常应达到60%以上。 进行因子旋转，通过坐标变换使得每个原始变量与少数因子密切相关，以便更易于解释因子解的实际含义。 计算样本的因子得分，以便在其他分析中使用，如聚类分析和回归分析。 6.4 我国上市公司赢利能力与资本结构的实证分析，详细数据见表12。

我们目前有一个数据文件‘Country-data.xlsx’，包含10列数据。第1列是国家名称，其余九列X1~X9是数字类型的数据标签。我们需要进行主成分分析，确保累计贡献率达到90%，并输出它们的特征向量和贡献率属性。