主成分分析是將多個指標化為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合指標，并對綜合指標按照一定的規(guī)則進行分類的一種多元統(tǒng)計分析方法。這種分析方法能夠降低指標維數(shù)，濃縮指標信息，將復(fù)雜的問題簡化，從而使問題分析更加直觀有效。那么spss怎么進行主成分分析圖文呢？

1、將數(shù)據(jù)錄入excel或者spss。

2、數(shù)據(jù)標準化：打開數(shù)據(jù)后選擇分析→描述統(tǒng)計→描述，對數(shù)據(jù)進行標準化，選中將標準化得分另存為變量：

3、進行主成分分析：選擇分析→降維→因子分析。

4、設(shè)置描述性，抽取，得分和選項：

5、查看主成分分析和分析：相關(guān)矩陣表明，各項指標之間具有強相關(guān)性。比如指標GDP總量與財政收入、固定資產(chǎn)投資總額、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、工業(yè)增加值的相關(guān)系數(shù)較大。這說明他們之間指標信息之間存在重疊，適合采用主成分分析法。

6、Total Variance Explained（主成分特征根和貢獻率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前兩個主成分的累計方差貢獻率達93.107%，即涵蓋了大部分信息。這表明前兩個主成分能夠代表最初的11個指標來分析河南各個城市經(jīng)濟綜合實力的發(fā)展水平，故提取前兩個指標即可。主成分，分別記作F1、F2。

7、指標X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有較高載荷，相關(guān)性強。第一主成分集中反映了總體的經(jīng)濟總量。X11在第二主成分上有較高載荷，相關(guān)性強。第二主成分反映了人均的經(jīng)濟量水平。但是要注意：這個主成分載荷矩陣并不是主成分的特征向量，也就是說并不是主成分1和主成分2的系數(shù)，主成分系數(shù)的求法是：各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值的算術(shù)平方根。

8、成分得分系數(shù)矩陣（因子得分系數(shù)）列出了強兩個特征根對應(yīng)的特征向量，即各主要成分解析表達式中的標準化變量的系數(shù)向量。故各主要成分解析表達式分別為：F1=0.32ZX11+0.33ZX12+0.31ZX13+0.31ZX14+0.32ZX15+0.32ZX16+0.32ZX17+0.32ZX18+0.32ZX19+0.21ZX110+0.15ZX111

F2=8.46ZX21+0.02ZX22-0.02ZX23-0.20ZX24-0.23Z25-0.04ZX26-0.15ZX27-0.02ZX28+0.10ZX29+0.47ZX210+0.78ZX211

9、主成分的得分是相應(yīng)的因子得分乘以相應(yīng)的方差的算術(shù)平方根。即：主成分1得分=因子1得分乘以9.092的算術(shù)平方根主成分2得分=因子2得分乘以1.150的算術(shù)平方根例如鄭州：主成分因子=FAC1_1*9.092的算術(shù)平方根=3.59386*9.092的算術(shù)平方根=10.83，將各指標的標準化數(shù)據(jù)帶入個主成分解析表達式中，分別計算出2個主成分得分（F1、F2），再以個主成分的貢獻率為全書對主成分得分進行加權(quán)平均，即：H=（82.672*F1+10.497*F2）/93.124，求得主成分綜合得分。

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