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主成分分析负指标处理

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你能决定成分 分析？需要考虑 。master 成分: (1)变量降维；(2)解读master 成分(在Master成分)Master成分 ， 16常用数据分析Methods-Principal成分-2/Principal成分-2/(英文:Principalcomponentsanalysis，PCA) 。
1、spss做主 成分 分析 well将负相关的待转换数据转换为不同(相同)的变量1，负相关变为正相关 。①如果你的指标因子中有负的指标，也就是你说的越小越好 ， 那么我建议你不要用SPSS进行标准化，因为SPSS默认的标准化方法是标准差标准化，不适合负的指标 。可以用excel手动标准化范围 ， 公式为:x正向(xxmin)/(xmax xmin)；
而你只选择了12 指标 ， 不太合理 。一般应选择20个成分以上的方法，选择相关因素的代表成分即可 。③使用SPSS作为主控成分-2/一般不需要标准化，因为这个程序已经包含在系统的默认步骤中 。如果要在论文中列出标准化的数据 ， 也可以先标准化，再掌握成分-2/标准化的数据 。
2、16种常用的数据 分析方法-主 成分 分析main成分分析(英文:Principalcomponentsanalysis，PCA)是分析的一项技术，它简化了数据集 。通过降维技术将多个变量化简为几个主成分(综合变量)统计分析的方法 。这些主元成分可以反映原变量的大部分信息，它们通常表示为原变量的某种线性组合 。master成分分析常用于降低数据集的维数 ， 同时保持数据集中方差贡献最大的特征 。
这样的低阶成分往往可以保留数据最重要的方面 。master成分分析是卡尔·皮尔逊在1901年为分析数据和数学模型的建立而发明的 。其方法主要是通过协方差矩阵的特征分解得到数据的主成分及其权重(即特征值) 。master 成分: (1)变量降维；(2)解读master 成分(在Master成分)Master成分 。
3、 指标体系中既有负 指标又有正 指标,能做主 成分 分析吗需要考虑 。1.正指标代表向上或向前发展和成长指标 。这些指标的值越大 ， 评价越好 。前进方向指标又称受益型指标或希望型指标 。优点:定性研究可以获得定量研究无法获得的信息；需要的资金较少，花费的时间相对较短；研究方法灵活，研究设计可以随着研究的进展不断修改；所需的技术设备相对简单 。缺点:定性研究的数据容易被观察者或研究者带偏；
【主成分分析负指标处理】一些从定性研究中获得的数据用分析定量研究的方法处理，也容易给结果的解读带来误差 。2.Reverse 指标有两个意思:1，指标值越小越好指标，比如能耗、出生率、次品率等等 。2.那些与大势不同的指标，大势下行时，部分指标会逆势而行，大势上行时，部分指标会率先 。这些指标与大势不同 ， 或者导致大势改变的，称为反转指标 。

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