成分得分系数矩阵(成分得分系数矩阵怎么得到)

　　SPSS获得的成分矩阵是否为原始因子负荷矩阵?成分得分的系数矩阵是多少?

　　第一个问题是肯定的，翻译方法不同;第二个问题是，使用成分得分矩阵来计算成分得分，将其乘以成分得分矩阵以获得成分得分。

　　你还想问，每个指标的刻度总和是否一定等于1?

　　如果它是指主要成分的系数，则平方和等于1。SPSS显示的是成分矩阵(即初始因子负荷矩阵)，而不是主要成分的系数矩阵。

　　我真的不能再这样了。我得问你一个很弱的问题。我的数据也是为表达式F计算的。如果这个系数的权重看起来不是1，我该怎么办?

　　关键组成部分的分析用于汇总数据，例如，如果总共有20个指标，则可以将其分组为四个通用指标。此外，对主要成分的分析可以用来计算权重，并彻底检查竞争力。对主要组成部分的三种实际实施方案进行了分析：

　　数据格式

　　在主成分分析中，应在一列一行中定义一个指标和一个样本;例如，在面板数据的情况下，如果每个由100家企业组成的公司都有10年的时间，则需要100*10=1000个样本来识别面板格式，这可能需要两个单独的列，即公司名称和年份。对核心组成部分的分析不区分面板数据是否可用，而只分析指标。此外，总体分析的样本量必须超过分析单位(指标)的5倍。类似的数据格式如下图所示：

　　SPSSAU操作

　　1.上传数据

　　登录SPSSAU后，点击右上角的“上传数据”按钮，通过点击“上传文件”按钮上传处理后的数据。

　　2.拖放分析元素

　　选择“成分得分”和“综合得分”，点击开始分析。左边是分析。成分得分和综合得分：

　　SPSSAU分析

　　背景：目前有一套涵盖9个指标的数据。我们希望使用基本成分分析来降低维度，并计算这9个指标的深入结果。

　　1.检查KMO和Bartlett

　　上表显示，KMO为0.913，大于0.6，满足主成分分析的前提条件，意味着该数据可用于研究主成分分析。数据通过Bartlett球度检验(p<0.05)，表明该研究数据适用于主要成分的分析。

　　2.解释率表

　　上表分析了主要成分的提取状态和主要成分的萃取内容。从上表可以看出，主成分分析共提取了2个关键成分，方差解释率分别为55907%、8133%和64040%。此外，在分析中总共提取了2个主要成分，它们各自的加权色散解释率为55907/6040=87,30%;8.133/64.040=12.70%;

　　3.荷载系数表

　　负荷系数表主要显示从研究对象的主要组成部分提取信息，以及主要组成部分与研究对象之间的对应关系。

　　连贯程度是指从给定问题的某一点提取的信息量。一致性程度越高，可以解释的指标的关键成分就越高，并且可以提取的信息就越多。通常使用0.4作为标准。

　　上表显示了研究对象的主要组成部分与研究对象之间的信息提取状态及其对应关系。上表显示，所有受试者的共同值都大于0.4，这表明受试者与关键成分之间有很强的关系，关键成分能够有效地提取信息。在确保主要成分能够提取出关于主体的大部分信息后，分析主要成分与主体之间的对应关系(如果负载因子的绝对值大于0.4，则表明对象与主要成分之间存在对应关系)。

　　附加说明：如果主成分分析的结果不令人满意，可以考虑因素分析。因子分析在分析主成分的基础上，增加了旋转函数，更容易找到因子与分析成分之间的对应关系。