SPSS中,主成分分析后怎么做回归分析?_美容护肤

保存因子分析就好，如果用spssau分析前先勾选“因子得分”选项，即可在分析后得到因子得分项。

spss直接把几个因子都已经算出来了，就是duFAC1-1列就是因子F1，同理可以得知F2，F3不用算的，如果问F1怎么来的，就说是F1=0701X1-0549X2+0736X3+0216X4+0112X5-0318X6。

如果进行主成分分析之后又要进行回归分析，应该是用提取出来的主因子作为自变量进行计算的，回归是只能有一个自变量，一个因变量才算回归的，如果不是的话，建议你使用多项式属分析。

把因变量的值还有自变量的值放到EXCEL里，按列排列。然后全部圈起来，找图表选项，绘制散点图，之后对其中的点点击右键，进行数据拟合就可以得出式子。

扩展资料：

标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。

向前选择法从模型中最显著的预测开始，然后为每一步添加变量。

向后剔除法与模型的所有预测同时开始，然后在每一步消除最小显著性的变量。

这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。

-回归分析

可以使用在线spssau完成因子分析，可结合帮助手册的案例懂的更快。

通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析;第二步是因子与题项对应关系判断;第三步是因子命名。

第一步:判断是否进行因子分析。

主要看KMO值大小，一般KMO值大于06说明适合进行因子分析。

第二步:提取因子，因子与题项对应关系判断。

看因子的提取情况，以及因子载荷系数，分析题项与因子的对应关系。

第三步:因子命名。

在第二步删除掉不合理题项后,并且确认因子与题项对应关系良好后,则可结合因子与题项对应关系,对因子进行命名。

具体步骤可阅读在线spssau帮助手册：因子分析-SPSSAU

因为对阁下的题目不了解，所以不知道上图中的结果代表什么含义。

你的理解是正确的，主成分分析得到的主成分是一个综合性指标。

从数学的运算来看，主成分分析的过程只是在原来的相关系数矩阵上做了一个正交旋转。而降维处理应该体现在“选取”二字上（根据特征值大小筛选）。这是因为特征值（也就是图中的贡献率）反映了对应的主成分包含的信息量，一般都是选累积贡献率达到85%以内的，换个说法就是选取的主成分含有85%的信息量。

通常由于主成分分析得到的主成分是多个变量的综合，它们的实际意义很难解释，我们可以在最后的结果基础上再做一次旋转，使每个主成分与一定向量的相关性提高，从而可以更容易地解释。在SPSS中应该有这么一个选项，通常都是选择方差最大的旋转（因为用的是英文版，不清楚中文翻译是什么，英文是factor->rotation->varimax）。

你可以试试。

1、在新建的Excel表格中，插入六列数据，有种类、AC1、AC2、AC3、AC4和AC5；

2、打开SPSS分析工具，点击文件菜单，打开数据选择excel表格，从而导入数据；

3、导入数据之后，调整变量列展示的宽度，展示默认数据视图；

4、单击分析菜单，然后选择降维中的因子；

5、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中；

6、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验；

7、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图；

8、选择旋转打开窗口，方法选择最大方差法，显示勾选旋转后的解和载荷图；

9、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续；

10、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续；

11、确定之后，生成因子分析结果，有相关性矩阵、KMO和巴特利特检验；