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spss主成分分析
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如何利用spss软件,对数据进行标准化处理我在做论文,要对数据进行KMO and Bartlett’s test of sphericity检验,可是没显示结果,我那数据里有很多负的数据,我不知道是不是这个原因标准化步骤：选择analysis 分析 然后选择 下拉菜单的第二个descriptive statistics 描述统计 接下来 选择第二项descriptive 描述 接着把你的指标都放到空白框里 就是这个界面的左下角 挑上对号 数据标准化了 相关系数矩阵也蹦出来啦接着 你就会看到标准化后的数据出现在你spss页面上这些原始指标的后面 也就是页面往右拉吧 就看到标准化之后的数据了 你可以用这些标准化之后的数据进行主成分分析 为什么我这么做了之后还是没显示啊 我的数据怎么了!泪奔
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数据不正定,建议删除一些指标数据再做
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SPSS关于我国保险业的统计分析
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你可能喜欢确定权重方法之一：主成分分析
什么是权重呢？所谓权重，是指某指标在整体评价中的相对重要程度。权重越大则该指标的重要性越高，对整体的影响就越高。
权重要满足两个条件：每个指标的权重在0、1之间。所有指标的权重和为1。
权重的确定方法有很多，这里我们学习用主成分分析确定权重。
&一、主成分基本思想：
&图1 主成分基本思想的问与答
&二、利用主成分确定权重
&如何利用主成分分析法确定指标权重呢？现举例说明。
&假设我们对反映某卖场表现的4项指标（实体店、信誉、企业形象、服务）进行消费者满意度调研。调研采取4级量表，分值越大，满意度越高。现回收有效问卷2000份，并用SPSS录入了问卷数据。部分数据见下图（详细数据链接：
密码：0ere）。
&图2 主成分确定权重示例数据（部分）
&1、操作步骤：
&Step1：选择菜单：分析——降维——因子分析
&Step2：将4项评价指标选入到变量框中
&Step3：设置选项，具体设置如下：
输出结果分析
&按照以上操作步骤，得到的主要输出结果为表1——表3，具体结果与分析如下：
&表1 KMO 和 Bartlett 的检验
&表1是对本例是否适合于主成分分析的检验。KMO的检验标准见图3。
&图3 KMO检验标准
&从图3可知，本例适合主成分分析的程度为‘一般’，基本可以用主成分分析求权重。
&表2 解释的总方差
&从表2可知，前2个主成分对应的特征根&1，提取前2个主成分的累计方差贡献率达到94.513%
，超过80%。因此前2个主成分基本可以反映全部指标的信息，可以代替原来的4个指标（实体店、信誉、企业形象、服务）。
&从表3可知第一主成分与第二主成分对原来指标的载荷数。例如，第一主成分对实体店的载荷数为0.957。
&<font COLOR="#、确定权重
&用主成分分析确定权重有：指标权重等于以主成分的方差贡献率为权重，对该指标在各主成分线性组合中的系数的加权平均的归一化
&因此，要确定指标权重需要知道三点：
&A 指标在各主成分线性组合中的系数
&B 主成分的方差贡献率
&C 指标权重的归一化
（1）指标在不同主成分线性组合中的系数
&这个系数如何求呢？
&用表3中的载荷数除以表2中第1列对应的特征根的开方。
&例如，在第一主成分F1的线性组合中，实体店的系数=0.957/(2.775)1/2
&按此方法，基于表2和表3的数据，在excel中可分别计算出各指标在两个主成分线性组合中的系数（见图4，其中SQRT表示开方）
&图4 各指标在两个主成分线性组合中的系数
&由此得到的两个主成分线性组合如下：
&F1=0.574χ1-0.019χ2+0.574χ3+0.583χ4&&&&&&&&
&F2=-0.048χ1+0.996χ2+0.010χ3+0.070χ4&&
（2）主成分的方差贡献率
&表2中“初始特征值”的“方差%”表示各主成分方差贡献率，方差贡献率越大则该主成分的重要性越强。&
&因此，方差贡献率可以看成是不同主成分的权重。
&由于原有指标基本可以用前两个主成分代替，因此，指标系数可以看成是以这两个主成分方差贡献率为权重，对指标在这两个主成分线性组合中的系数做加权平均。
&说得有些晦涩，我们来举个例子。按上述思路，实体店χ1这个指标的系数为：
&这样，我们可以用excel计算出所有指标的系数（见图5）
&图5 所有指标在综合得分模型中的系数
& 由此得到综合得分模型为：
&&Y=0.409χ1+0.251χ2+0.424χ3+0.446χ4
（3）指标权重的归一化
&由于所有指标的权重之和为1，因此指标权重需要在综合模型中指标系数的基础上归一化（见图6）
&图6 指标权重的确定
&图6显示了我们基于主成分分析，最终所得到的指标权重。
&用主成分分析来确定权重，你学会了吗？微盘里有数据，大家可以自己动手练一练：）
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