如何得到主成分的值如何把用主成分分析提取出量表的因子综合为一个变量，主成分分析只有一个怎么办 _睿知

spss经过主成分分析后，得出3个因子，怎么利用这几个因子进行后续的回归分析。
1.首先打开SPSSAU ，点击或拖动右上角的【上传数据】，上传原始数据文件。2.选择高级方法-主成分，选择要分析的题目，向右拖动。点击“开始主成分分析” 。3.可以自己设置要输出的主成分个数，而不是让软件自动识别。4.以上操作完成后，即可得到分析结果。结果如下：KMO和巴特利特检查，和智能分析。

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主成分分析提取的主成分是原来的自变量么
主要成分应该是相互独立的，不存在包含和排斥的关系。取前两个为内部自变量， y为因变量。第一个的贡献率是66.052 ，第二个是29.518(第三列) ，第四列是累计贡献率，第三列第n个是第二列第n个之前所有贡献率的汇总。由于第三个主成分包含的信息少于5% ，所以它非常罕见，应该被丢弃。如果主成分分析后进行回归分析，提取的主因子应作为自变量进行计算。回归只能有一个自变量和一个因变量用于回归。如果没有，建议您使用多项式亏格分析。扩展资料：主成分分析作为基本的数学分析方法，在实践中应用广泛，如人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数学分析等学科。是一种常用的多元分析方法。主成分分析的原理是试图将原始变量重新组合成一组新的不相关的综合变量，同时根据实际需要，从中提取少数较少的和变量，以尽可能地反映原始变量的信息。统计方法称为主成分分析或主成分分析，也是数学上处理降维的一种方法。主成分分析(PCA)就是试图将原来的许多相关指标(如P指标)重新组合成一组新的不相关的综合指标来代替原来的指标。通常的数学处理是将原来的P个指标线性组合成一个新的综合指标。来源：百度百科-主成分分析
用SPSS进行主成分分析后，怎么建立综合模型
如何利用SPSS软件进行主成分分析郭先光的摘要文章指出了《统计分析软件SPSSPC》中主成分分析例子的一个错误，比较了主成分分析和因子分析的异同，进而指出不能直接用SPSS软件进行主成分分析。根据主成分分析与因子分析的关系，作者提出了一种主成分分析计算方法，首先利用SPSS的PC方法得到因子载荷矩阵，然后得到特征向量，建立主成分模型。关键词主成分分析因子分析因子负荷矩阵特征向量1 。关于SPSS高级统计分析命令中主成分分析例子中的一个错误，有因子分析的功能。例如， FACTOR命令可用于因子分析， EXTRACTION子命令可用于输出因子模型矩阵、解释的变量因子方差、提取的因子特征根以及每个特征根代表的变量X占总方差的百分比。使用该命令时，可以指定因子提取的方法，包括PC(主成分法)、PAF(主轴因子法)等，还可以指定因子旋转方式。在童教授主编的《统计分析软件SPSSPC》(陕西人民教育出版社， 1990年)一书中，第213-215页举了一个例子：某地区下属12个县的人口调查，其中5个经济变量分别是X1(户数)、(学校数)、(就业人数)、X4(年收入) 。

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如何用spss对面板数据进行主成分分析进而提取到主成分因子
面板数据有很多方法。最简单的就是加权平均。做一个因素分析。1输入数据。2单击分析下拉菜单，选择数据校正下的因子。3打开因子分析后，逐个选择数据变量，进入变量对话框。4单击主对话框中的描述按钮，打开因子分析：描述子对话框，选择统计栏中的均匀描述项，输出变量的均值和标准差，选择相关矩阵栏中的系数项，计算相关系数矩阵，单击继续按钮，返回因子分析主对话框。5单击主对话框中的提取按钮，打开因子分析：提取子对话框，如下图所示。在“方法”列表中选择默认因子提取方法——主成分，在“分析”列中选择默认相关矩阵项目以从相关系数矩阵中求解主成分，并在“精确”列中选择因子数。6.要求显示所有主成分的得分和可以解释的方差。单击继续按钮返回因子分析的主对话框。6单击主对话框中的确定按钮输出结果。统计学专业研究生工作室原创，请勿杂贴。
请问一下SPSS因子分析提取出的新的因子与原始变量之间的表达式如何计算
主因子的权重是其方差贡献率占7 。
个主因子的累计贡献率各原始变量的权重是，先根据SPSS算出的L载荷矩阵，除以对应的特征根值，算出A矩阵。再用A矩阵中的x系数除以对应x的标准差，算出的是各个原始变量的系数。各个系数占所有系数之和的比例就是权重。

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多个自变量，多个因变量，用因变量做的量表，自变量为一个问答题，用什么分析方法，求教，感激不尽可以做因子分析。先将A1到An用提取主成分分析的方法，形成一个因子，同理，对B项做同样处理。其次，再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析。最后，如果想考察两者的线性的数量关系，可以再做回归分析。多因变量的模型：VAR模型、结构方程模型还有联立方程模型等等， VAR最简单。广义解释任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么我们选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。例如：我们可以分析人体这个系统中，呼吸对于维持生命的影响，那么呼吸就是自变量，而生命维持的状态被认为是因变量。系统和模型可以是一个二元函数这么简单，也可以是整个社会这样庞杂。
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