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2024-05-30 发布于吉林
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如何利用SPSS进行主成分回归实例分析

主成分回归分析数据编辑、定义格式

15.57

2463

472.92

4.45

566.52

44.02

2048

1339.75

9.5

6.92

696.82

20.42

3940

620.25

12.8

4.28

1033.15

18.74

6505

568.33

36.7

3.9

1603.62

49.2

5723

1497.6

35.7

5.5

1611.37

44.92

11520

1365.83

4.6

1613.27

55.48

5779

1687

43.3

5.62

1854.17

59.28

5969

1639.92

46.7

5.15

2160.55

94.39

8461

2872.33

78.7

6.18

2305.58

128.02

20106

3655.08

180.5

6.15

3503.93

13313

2912

60.9

5.88

3571.89

131.42

10771

3921

103.7

4.88

3741.4

127.21

15543

3865.67

126.8

5.5

4026.52

252.9

36194

7684.1

157.7

10343.81

409.2

34703

12446.33

169.4

10.78

11732.17

463.7

39204

14098.4

331.4

7.05

15414.94

510.22

86533

15524

371.6

6.35

18854.45

第一步，进行一般的线性回归分析：

首先给出各个变量的平均值，标准差，膨胀系数VIF，以便进行多重共线性诊断。

变量

平均值

标准差

膨胀系数VIF

148.27588

161.03858

9597.57076

18163.23529

21278.11055

7.94059

4480.61824

4906.64206

8933.08650

106.31765

107.95415

23.29386

5.89353

1.58407

4.27984

4978.48000

5560.53359

然后给出各个变量之间的相关系数(右上角为显著水平)。

1.00000

0.00000

0.00318

0.00000

0.90738

1.00000

0.00000

0.07228

0.00000

0.99990

0.90715

1.00000

0.00000

0.00318

0.00000

0.93569

0.91047

0.93317

1.00000

0.06135

0.00000

0.67120

0.44665

0.67111

0.46286

1.00000

0.01497

0.98565

0.94517

0.98599

0.94036

0.57858

1.00000

以及一般线性回归模型分析结果：

方差来源平方和

方差分析表均方

F值

显著水平

回归 490177488.12165

562433

237.79008

0.00000

剩余 4535052.36735

412277.48794

总的 494712540.48900

1678056

相关系数R=0.995406，决定系数RR=0.990833，调整相关R=0.993311

变量x

回归系数

标准系数

偏相关

标准误

t值

显著水平

1962.94803

1071.36166

1.83220

0.09184

-15.85167

-0.45908

-0.04888

97.65299

-0.16233

0.87375

0.05593

0.21403

0.62148

0.02126

2.63099

0.02194

1.58962

1.40269

0.15318

3.09208

0.51409

0.61652

-4.21867

-0.08190

-0.17452

7.17656

-0.58784

0.56754

-394.31413

-0.11233

-0.49331

209.63954

-1.88091

0.08446

剩余标准差sse=642.08838，Durbin-Watsond=2.73322。

第二步，对自变量进行主成分分析，给出主成分分析结果：

特征值

百分率%

累计百分率%

4.19712

83.94234

0.66748

13.34968

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