¿Cuál es el principio del análisis de componentes principales de spss?
El análisis de componentes principales se utiliza para condensar la información de los datos. Por ejemplo, el *** total tiene 20 valores de indicador. ¿Se pueden condensar estos 20 elementos en 4 indicadores de resumen? Además, el análisis de componentes principales se puede utilizar para calcular el peso y realizar investigaciones exhaustivas sobre la competitividad. Es decir, el análisis de componentes principales tiene tres escenarios de aplicación práctica:
Concentración de información: condensar múltiples elementos de análisis en varios indicadores de resumen clave
Cálculo de ponderación: utilizar el valor de la tasa de explicación de la varianza para calcular el valor; peso de cada indicador resumido;
Competitividad integral: utilizando los dos indicadores de puntuación del componente y tasa de explicación de la varianza, se calcula una puntuación integral para comparar la competitividad integral (cuanto mayor sea el valor de la puntuación integral, Alto significa más competitivo) .
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 elementos del análisis; el tercer paso es el análisis del componente principal (pca).
El primer paso: determinar si se realiza el análisis del componente principal (pca). .
El segundo paso: La correspondencia entre los componentes principales y los ítems de análisis Juicio.
Recordatorio especial: Si el propósito de la investigación es enteramente condensar información y encontrar la correspondencia entre componentes principales y elementos de análisis, SPSSAU recomienda utilizar el análisis factorial. Consulte el manual de análisis factorial en lugar del 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.
Consejo especial: a veces no prestamos mucha atención a la correspondencia entre los componentes principales y los elementos de análisis. Por ejemplo, al calcular la competitividad integral, no necesitamos prestar demasiada atención a la correspondencia entre. componentes principales y elementos de análisis.
Juicio de la correspondencia entre los componentes principales y los elementos de análisis: suponga que hay 3 componentes principales y 10 elementos de análisis; la intersección de los componentes principales y los elementos de análisis produce 30 números, que se denominan "cargas" " Coeficiente" (el valor del coeficiente de carga representa el grado de correlación entre el elemento de análisis y el componente principal); para cada componente principal, hay 10 "coeficientes de carga", y para cada elemento de análisis, hay 3 "valores de coeficiente de carga" ( como 0,765, -0,066, 0,093), seleccione el valor (0,765) de los tres números cuyo valor absoluto es mayor que 0,4. Si corresponde al componente principal 1, significa que este elemento de análisis debe dividirse en el componente principal 1.
Existen tres situaciones para eliminar elementos de análisis no razonables; Categoría 1: si el valor de homogeneidad (varianza del factor común) de un elemento de análisis es inferior a 0,4, se debe eliminar el elemento de análisis correspondiente; el valor absoluto del "coeficiente de carga" correspondiente a un elemento de análisis es inferior a 0,4, y este elemento de análisis también debe eliminarse. Categoría 3: si existe una desviación grave en la correspondencia entre un elemento de análisis y el componente principal (; (generalmente también conocido como 'liderar la corona'), el elemento de análisis también debe eliminarse.
El tercer paso: nombrar los componentes principales
Después de eliminar los elementos de análisis no razonables en el segundo paso, y confirmar que los componentes principales son consistentes con Después de que la correspondencia entre los elementos de análisis sea buena, los componentes principales se pueden nombrar en función de la correspondencia entre los componentes principales y los elementos de análisis.
Un Un ejemplo de la tabla de resultados del análisis es el siguiente (SPSSAU también generará un gráfico de grava):
Consejos especiales
Cuando se utiliza el análisis de componentes principales (pca) para condensar información, puede Realice varios ciclos repetidos, elimine elementos no razonables y repita el ciclo muchas veces para finalmente obtener resultados razonables.
Las capturas de pantalla del funcionamiento de SPSSAU son las siguientes:
Consejos especiales
Acerca de "Guardar puntuación de componente": el análisis del componente principal (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, análisis de regresión, etc.
Acerca de "Guardar puntuación completa": si el propósito de utilizar el análisis de componentes principales (pca) es realizar clasificaciones de competitividad integrales, como clasificaciones de desempeño bancario, clasificaciones de competitividad de empresas que cotizan en bolsa, etc., puede guardar directamente la puntuación completa en este momento Puntuación, utilizada para la clasificación competitiva.