主成分分析方法在主成分分析方法中的应用.docx

主成分分析与因子分析及SPSS实现（一）：原理与方法
（2014-09-0813:33:57）
转载▼
一、主成分分析
（1）问题提出
在问题研究中，为了不遗漏和准确起见，往往会面面俱到，取得大量的指标来进行分析。比如为了研究某种分析方法，而是混在因子分析当中，下面通过一个例子来讨论主成分分析与因子分析的实现方法及相关问题。
一、问题提出
男子十项全能比赛包含100米跑、跳远、跳高、撑杆跳、铅球、铁饼、标枪、400米跑、1500米跑、110米跨栏十个项目，总分为各个项目得分之和。为了分析十项全能主要考察哪些方面的能力，以便有针对性的进行训练，研究者收集了
134个顶级运动员的十项全能成绩单，将通过因子分析来达到分析目的。
二、分析过程变量视图：
名称
L类型
宽度
小数J
|—标签
1
百米跑
数值(N)
8
2
伽来砂)
2
跳远
数值(N)
&
2
跳远株)
3
数值训)
3
2
扮球(米)
4
跳高
数值(N)
3
2
跳高淪
5
四百来跑
数值(N)
S
2
40D来渺｝
6
-百一十来栏
数值(N)
S
2
1
铁饼
数值(N)
&
2
铁饼咪)
8
樟杆跳
数值(N)
&
2
撑杆跳伪0
9
标怆
数值(N)
8
2
标枪(米)
10
千五百采跑
数值㈣
8
2
1500^®)
11
总分
数值㈣
S
0
总亦
数据视图(部分)：
铅球
瞇高
四百托跑
一百一+卅栏
”

皿


46M


L45



14.^6
"卫
a



1.&7
&


4







5


12.®
1.&7

14/0
上個
6
1083
772
135B
212
4Q34-
141S

7




-

乩氏
a
11D5
S95
1534
200
4821
1436
41_32
9



203
4&.15

&
10
1123
72B
1525
197
4860
1476
4802
11


低弭

4&.H

12
1113
*
1440
194
4902

4?7&
13







話
1099
737
13&1
1押

U70
£
15





1阳4
如用
16



2103



17


1&.07


1&.Q6

菜单选择(分析-＞降维-＞因子分析)：
报告
描述统计
表CD
比较均值迪
—股线性模型电}
广雯线性模型
相冥◎
回归迟）
对数线性模型匸）
神经刚络
沿类CD
隣维
JffiCS)
非垄数检脸迥）
“J廉:优尽滾©）-..
预测①

分析凶

H1：1
一百一十米栏
















jn斗七
AACC
因子井帝F}...
打开因子分析的主界面，将十项成绩选入”变量“框中（不要包含总分），如下：
点击”描述“按钮，打开对话框，选中”系数“和”KMO和Bartlett球形度检验“: