主成分特征值及累计贡献率spss
时间: 2025-08-16 18:51:52 浏览: 2
### 使用SPSS进行主成分分析并计算特征值及累计贡献率
#### 数据准备
确保数据集已经导入到 SPSS 中,并且进行了必要的清理和预处理工作。
#### 执行主成分分析
1. **打开菜单选项**
点击 `Analyze` -> `Dimension Reduction` -> `Factor...`
2. **设置变量**
将待分析的变量移入右侧的 `Variables:` 框内。这一步骤决定了哪些变量会被纳入主成分分析之中[^1]。
3. **配置参数**
- 点击 `Descriptives`,勾选 `KMO and Bartlett's test of sphericity` 和 `Reproduced matrix` 以及 `Anti-image`。
- 返回主界面后点击 `Extraction`,确认选择了 `Principal components` 方法;同时,在 `Display` 下拉框中选择 `Scree plot` 来查看碎石图以便后续判断选取多少个主成分最为合适;
- 设置 `Extract` 的条件为 `Eigenvalues over` 并保持默认值1不变,这意味着只保留那些特征值大于等于1的主成分[^2]。
4. **运行分析**
完成上述设定之后点击底部的 `OK` 开始执行运算过程。
#### 解读结果
当分析完成后会自动生成多个表格与图形:
- **Total Variance Explained 表格**:此表列出了各个主成分所对应的初始特征值及其解释比例(即单个主成分对于原始多维空间变异性的描述程度),还有累加起来后的总体百分比——也就是所谓的“累计贡献率”。如果前几项之和超过了85%,那么就可以认为这几个主要因素基本上涵盖了原有全部维度的主要信息[^3]。
```plaintext
| Component | Initial Eigenvalue | % of Variance | Cumulative % |
|-----------|--------------------|---------------|--------------|
| 1 | 2.605 | 52.092 | 52.092 |
| 2 | 1.390 | 27.794 | 79.886 |
...
```
- **Scree Plot (碎石图)**:该图表直观地显示了各主成分随序号增加而逐渐减小的趋势线,帮助识别出具有显著影响力的少数几个关键要素。通常情况下,曲线突然变得平缓的位置之前的部分被认为是重要的主成分数量范围。
阅读全文
相关推荐




















