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标准化过程：分析——描述统计——描述 主成分分析过程： 分析——降维——因子分析——选择变量——描述（系数）——抽取（碎石图）——旋转（载荷图）——得分（显示因子得分系数矩阵）——继续——确定 例题：5.1 公因子方差 初始 提取 Educational Level (years) 1.000 .754 Current Salary 1.000 .896 Beginning Salary 1.000 .916 Months since Hire 1.000 .999 Previous Experience (months) 1.000 .968 提取方法：主成份分析。 解释的总方差 成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 1 2.477 49.541 49.541 2.477 49.541 49.541 2 1.052 21.046 70.587 1.052 21.046 70.587 3 1.003 20.070 90.656 1.003 20.070 90.656 4 .365 7.299 97.955 5 .102 2.045 100.000 提取方法：主成份分析。 成份矩阵a 成份 1 2 3 Educational Level (years) .846 -.194 -.014 Current Salary .940 .104 .029 Beginning Salary .917 .264 -.077 Months since Hire .068 -.052 .996 Previous Experience (months) -.178 .965 .069 提取方法 :主成份。 a. 已提取了 3 个成份。 分析： 1.“解释的总方差”中的累计贡献率90.656%=（0. 754+0.896+0.916+0.999+0.968）/5 2.“公因子方差”中的提取值=“成分矩阵”中每行因子负荷量的平方的和，例：0.754=0.846^2+（-0.194）^2+(-0.014)^2 3.“解释的总方差”中每个主成分的特征值=“成分矩阵“中每列因子负荷量的平方的和，例：2.477=0.846^2+0.940^2+0.917^6+0.068^2+(-0.178)^2 4. 标准化的educ=0.846*prin1-0.194*prin2-0.014*prin3 标准化的salary=0.940*prin1+0.104*prin2+.029*prin3 标准化的salbegin=0.917*prin1+O.264*prin2-0.077* prin3 标准化的jobtime=0.068*prin1-0.052*prin2+0.996* prin3 标准化的prevexp=-0.178*prin1+0.965*prin2+0.069* prin3 5. “成份得分系数矩阵”中数据是由“成分矩阵”中的因子负荷量除以各自主成分的开平方的特征值得来的。 成份得分系数矩阵 成份 1 2 3 Educational Level (years) .342 -.184 -.014 Current Salary .380 .099 .028 Beginning Salary .370 .250 -.077 Months since Hire .027 -.050 .992 Previous Experience (months) -.072 .917 .069 提取方法 :主成份。 Prin1=0.342*标准化的educ+0.380*标准化的salary+0.370*标准化的salbegin+0.027*标准化的jobtime-0.072*标准化的prevexp Prin2=-0.184*标准化的educ+0.099*标准化的salary+0.250*标准化的salbegin-0.050*标准化的jobtime+0917*标准化的prevexp Prin3=-0.014*标准化的educ+0.028*标准化的salary -0.077*标准化的salbegin +0.992*标准化的jobtime+0.069*标准化的prevexp 例题：5.2 公因子方差 初始 提取 百元固资实现产值 1.000 .967 百元固资实现利税 1.000 .978 百元资金实现利税 1.000 .970 百元工业产值利税 1.000 .799 百元销售收入实现利税 1.000 .543 吨标准煤实现工业产值 1.000 .892 千瓦时实现工业产值 1.000 .879 全员劳动生产率 1.000 .763 百元流动资金实现产值 1.000 .832 提取方法：主成份分析。 解释的总方差 成份 初始特征值 提取平