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15713 5
2015-05-11
在主成分分析时遇到了好多问题,求问。
        首先,我的数据是时间序列数据,对原始数据进行均值化无量纲处理后,有些指标的数据每个年度是相同的,在进行主成分分析时显示”案例数量少于两个,至少一个变量具有零方差,分析中只有一个变量,或者无法对所有变量对计算相关系数。将不再计算其他统计量”这样的警告,剔出这些指标后才可以进行住成分分析,请问这种情况如何处理?直接将指标剔除吗?可是该如何解释这种剔除行为?
      其次,看到的文献中一般取累积方差贡献率大于等于85%作为主成分分析提取的依据,按此标准我应该提取3个主成分,但是主成分分析SPSS出来的结果是提取4个主成分,那究竟是应该提取3个还是4个?

主成分

特征值

方差贡献率

总方差贡献率

  

1

  
  

13.799

  
  

47.582

  
  

47.582

  
  

2

  
  

9.128

  
  

31.475

  
  

79.058

  
  

3

  
  

3.008

  
  

10.374

  
  

89.431

  
  

4

  
  

1.704

  
  

5.877

  
  

95.308

  
  

5

  
  

.615

  
  

2.119

  
  

97.427

  
  

6

  
  

.415

  
  

1.431

  
  

98.858

  

7

.331

1.142

100.000

成分矩阵:
     

成份

  
        

1

      

2

   

3

   

4

  
     

.928

   

.080

   

-.088

   

.320

  
     

.397

   

.859

   

.107

   

.261

  
     

.377

   

.811

   

.350

   

.029

  
     

-.869

   

.471

   

.038

   

-.032

  
     

-.462

   

.481

   

.502

   

.450

  
     

-.181

   

.930

   

-.202

   

.218

  
     

.803

   

-.393

   

-.339

   

-.035

  
     

.612

   

.508

   

.573

   

.110

  
     

.687

   

-.612

   

-.080

   

.280

  
     

.946

   

-.053

   

.295

   

-.072

  
     

-.713

   

.393

   

.496

   

.227

  
     

.934

   

-.004

   

.255

   

-.132

  
     

.890

   

-.059

   

-.189

   

.371

  
     

.689

   

-.610

   

-.078

   

.281

  
     

.848

   

.411

   

.226

   

.072

  
     

.980

   

.102

   

.053

   

.086

  
     

.908

   

-.264

   

.015

   

.091

  
     

.919

   

.208

   

-.176

   

-.180

  
     

.978

   

.135

   

.028

   

-.149

  
     

-.400

   

-.360

   

.827

   

.063

  
     

-.714

   

.433

   

-.415

   

.066

  
     

-.904

   

-.335

   

-.194

   

.048

  
     

.195

   

.931

   

.186

   

.022

  
     

.110

   

.641

   

-.539

   

.500

  
     

.338

   

.826

   

-.212

   

-.385

  
     

-.089

   

-.811

   

-.092

   

.532

  
     

.034

   

.936

   

-.001

   

-.085

  
     

.562

   

-.648

   

.399

   

-.296

  
     

.565

   

.658

   

-.408

   

-.190

  
        

提取方法 :主成分分析法。

     
      

a. 已提取了 4 个成份。


        提取主成分后,特征向量是如何求的?是不是应该先求特征向量,才能得到各成分的线性表达式?

   
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2015-5-12 22:32:16
我只明白第二个问题,选4个啊。。按你填的特征值选出来就是四个嘛,而且最基本要求是百分之八十五,你得到百分之九十多更好啊。。
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2015-5-13 10:33:42
玛玛O~O 发表于 2015-5-12 22:32
我只明白第二个问题,选4个啊。。按你填的特征值选出来就是四个嘛,而且最基本要求是百分之八十五,你得到百 ...
请问spss主成分分析最后提取的4个主成分的依据是特征值大于1吗?(特征值大于1应该是SPSS默认的吧?)
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2015-5-13 10:55:49
caixia_nju 发表于 2015-5-13 10:33
请问spss主成分分析最后提取的4个主成分的依据是特征值大于1吗?(特征值大于1应该是SPSS默认的吧?)
对呀对呀,默认是1。。那四个就是这样的。。
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2015-5-13 10:55:53
caixia_nju 发表于 2015-5-13 10:33
请问spss主成分分析最后提取的4个主成分的依据是特征值大于1吗?(特征值大于1应该是SPSS默认的吧?)
对呀对呀,默认是1。。那四个就是这样的。。
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2015-5-13 11:10:48
要根据的主成分提取是探索性的,还是验证性的。探索性没有前期理论研究,应该取4个主成分,验证性的话,根据前期理论研究来确定个数。另外,不必拘泥于85%的方差贡献率,这与研究学科有关系,社会科学类的提取能达到60%就算不错了,还要具体问题具体分析,自然科学类的确是要85%以上
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