spss主成分分析法的结果怎么解读？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
解读主成分分析的结果需要考虑各个方面。
首先，需要查看特征根值（eigenvalues），它们代表每个主成分解释的方差比例。
较大的特征根值表示该主成分对原始变量的解释更为重要。
其次，需要观察每个主成分的累计方差贡献率，这反映了特定数量的主成分解释了多少总方差。
一般来说，累计方差贡献率超过70-80%可以被视为较好的解释。
最后，还需要考虑主成分的载荷或权重，用于解释原始变量与主成分之间的相关性。
主成分的载荷系数越高，说明该主成分与原始变量之间的关系越密切。
在解读主成分分析的结果时，需要综合考虑这些指标，并与研究背景和目的相结合，进行深入的分析和解释。