主成分提取有哪些方法

A. 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

面板数据方法很多，最简单的是加权平均一下做一个因子分析
1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单，选Data Rection 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。
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B. 主成分分析的主要步骤包括

主成分分析是指通过将一组可能存在相关性的变量转换城一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
主成分分析步骤：1、对原始数据标准化，2、计算相关系数，3、计算特征，4、确定主成分，5、合成主成分。
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。

主成分分析的主要作用
1．主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。
2．有时可通过因子负荷aij的结论，弄清X变量间的某些关系。
3．多维数据的一种图形表示方法。
4．由主成分分析法构造回归模型。即把各主成分作为新自变量代替原来自变量x做回归分析。
5．用主成分分析筛选回归变量。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Va（rF1）越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

C. 怎样用spss进行主成分分析 具体步骤

工具/原料

spss20.0
方法/步骤

先在spss中准备好要处理的数据，然后在菜单栏上执行：analyse--dimension rection--factor analyse。打开因素分析对话框

我们看到下图就是因素分析的对话框，将要分析的变量都放入variables窗口中

点击descriptives按钮，进入次级对话框，这个对话框可以输出我们想要看到的描述统计量

因为做主成分分析需要我们看一下各个变量之间的相关，对变量间的关系有一个了解，所以需要输出相关，勾选coefficience，点击continue，返回主对话框

回到主对话框，点击ok，开始输出数据处理结果

你看到的这第一个表格就是相关矩阵，现实的是各个变量之间的相关系数，通过相关系数，你可以看到各个变量之间的相关，进而了解各个变量之间的关系

第二个表格显示的主成分分析的过程，我们看到eigenvalues下面的total栏，他的意思就是特征根，他的意义是主成分影响力度的指标，一般以1为标准，如果特征根小于1，说明这个主因素的影响力度还不如一个基本的变量。所以我们只提取特征根大于1的主成分。如图所示，前三个主成分就是大于1的，所以我们只能说有三个主成分。另外，我们看到第一个主成分方差占所有主成分方差的46.9%，第二个占27.5%，第三个占15.0%。这三个累计达到了89.5%。

D. 如何用spss软件做主成分分析

老大，首先，你上传的图我无法看清。
其次，用SPSS软件做主成分分析也没那么复杂，不过你要钻研一番。下面的说明及举例希望可以对你有帮助：
主成分分析法在SPSS中的操作
1、指标数据选取、收集与录入（表1）

2、Analyze →Data Rection →Factor Analysis，弹出Factor Analysis 对话框：

3、把指标数据选入Variables 框，Descriptives: Correlation Matrix 框组中选中Coefficients,然后点击Continue, 返回Factor Analysis 对话框，单击OK。
注意：SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。

从表3 可知GDP 与工业增加值, 第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显着的关系, 与海关出口总额存在着显着关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强, 证明他们存在信息上的重叠。
主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标, 如果特征值小于1, 说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大, 因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。通过表4( 方差分解主成分提取分析) 可知, 提取2个主成分, 即m=2, 从表5( 初始因子载荷矩阵) 可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷, 说明第一主成分基本反映了这些指标的信息; 人均GDP 和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷, 说明第二主成分基本反映了人均GDP 和农业增加值两个指标的信息。所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息, 所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到, 因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵, 每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。
用表5( 主成分载荷矩阵) 中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数。将初始因子载荷矩阵中的两列数据输入( 可用复制粘贴的方法) 到数据编辑窗口( 为变量B1、B2) , 然后利用“Transform→Compute Variable”, 在Compute Variable对话框中输入“A1=B1/SQR(7.22)”[注: 第二主成分SQR后的括号中填1.235, 即可得到特征向量A1(见表6)。同理, 可得到特征向量A2。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘, 然后就可以得出主成分表达式[注: 因本例只是为了说明如何在SPSS 进行主成分分析, 故在此不对提取的主成分进行命名, 有兴趣的读者可自行命名。

标准化：通过Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives 对话框来实现: 弹出Descriptives 对话框后, 把X1～X10 选入Variables 框, 在Save standardized values as variables 前的方框打上钩, 点击“OK”, 经标准化的数据会自动填入数据窗口中, 并以Z开头命名。

以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型, 即用第一主成分F1 中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1 所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和, 然后加上第二主成分F2 中每个指标所对应的系数乘上第二主成分F2 所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和, 即可得到综合得分模型:

根据主成分综合模型即可计算综合主成分值, 并对其按综合主成分值进行排序, 即可对各地区进行综合评价比较, 结果见表8。

具体检验还需进一步探讨与学习

E. 如何提取主成分

可用SPSSAU，选择[进阶方法]里的>>[主成分]，配合有分析方法的帮助手册及智能文字分析。

F. 如何进行主成分分析

主成分分析法的基本思想

主成分分析（Principal Component Analysis）是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠.采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺点，引进多方面的财务指标，但又将复杂因素归结为几个主成分，使得复杂问题得以简化，同时得到更为科学、准确的财务信息。

具体的实际操作我也在学习，主要是在实验室分析，用minitab

网上有很多这方面的资料，你可以自己去详细地看

希望对你有用

G. 主成分分析法与因子分析法的区别

一、性质不同

1、主成分分析法性质：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量。

2、因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。

二、应用不同

1、主成分分析法应用：比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法。

2、因子分析法应用：

（1）消费者习惯和态度研究（U&A）

（2） 品牌形象和特性研究

（3）服务质量调查

（4） 个性测试

（5）形象调查

（6） 市场划分识别

（7）顾客、产品和行为分类

(7)主成分提取有哪些方法扩展阅读：

主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时，根据实际需要，尽量少取几个求和变量，以反映原始变量的信息。

这种统计方法被称为主成分分析或主成分分析，这也是一种处理降维的数学方法。主成分分析（PCA）是试图用一组新的不相关的综合指标来代替原来的指标。

因子分析为社会研究的一种有力工具，但不能确定一项研究中有几个因子。当研究中选择的变量发生变化时，因素的数量也会发生变化。此外，对每个因素的实际含义的解释也不是绝对的。

H. 请问您知道怎么做全局主成分分析吗谢谢啊！

我不知道全局主成分是一个什么概念，但是如果是说是对你所获得的整个面板数据做主成分分析的话，那我可以提供你一些简略的步骤，希望可以帮到你。
第一步：将数据导入到SPSS软件（一般主成分分析可以通过SPSS或者SAS软件进行操作，但是SAS软件较大，而且界面没有SPSS来得直接，他的编程操作更简单，所以一般选择SPSS软件即可。不同版本的SPSS软件可能操作界面有不同，但整体是相似的）
如何导入：1.打开SPSS，会跳出一个对话框，可以直接关闭。
2.点击文件-打开-数据-选择数据源。如果是excel的，在文件类型里选择excel，然后选择打开，在弹出的对话框中点击继续即可导入数据。
如何进行主成分分析：点击分析（analyze）-数据缩减（data rection)-将对话框的左边栏选择你需要分析的变量进入右边栏（注意，选择的变量必须是数字变量）-描述（descriptive）-相关矩阵（correlation matrix）-KMO检验（KMO and Bartlett's test of sphericity)-继续-提取（extraction）-方法（method）-主成分（principal components)-分析（analyze)-相关系数矩阵（correlation matrix）（一般选择相关系数矩阵，因为主成分的原理是经过线性变化提取出主要的变量，这个线性变化中希望把相关度高的进行合并，使之最后形成的新的几个主成分之间的相关度不高，便于解释。另一个选项是根据协方差矩阵进行分析，一般不太选择这个）-输出（display)-全勾选-提取（extract)-可选择单位根大于1（eigenvalues over=1)或者自己根据需要指定最后有几个主成分（numbers of factor)-继续-旋转（rotation)(主成分不需要进行旋转，因子分析需要选择该项，并选择根据方差选择）-得分（scores)-保存为变量（save as variables)-继续-OK。

I. 在主成分分析里，如何提取主成分

因子分析---选项中有一项是特征根植大于1 或者说是指定主成分个数，默认是提取的特征根植为1， 你改成 下面的指定主成分个数那一项就可以了 你想指定几项都可以 不过要小于所有变量个数

Fp = a1i*ZX1 + a2i*ZX2 + …… + api*ZXp

其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值所对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化。

A = (aij)p×m = (a1,a2,…am,)，

Rai = λiai，

R为相关系数矩阵，λi、ai是相应的特征值和单位特征向量, λ1 ≥ λ2 ≥ …≥ λp ≥ 0 。

进行主成分分析主要步骤如下：

1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；

2. 指标之间的相关性判定；

3. 确定主成分个数m；

4. 主成分Fi表达式；

5. 主成分Fi命名；

主成分分析法的计算步骤