主成分分析综合得分结果解读

一般都是需要通过每个主成分乘以各自权重值得到综合得分的,而不是直接把几个主成分相加,因为这样就默认几个主成分的权重都是一样的了.我们通常以各个主成分的方贡献率作为各自的权重值,也可以通过其他方法计算得到权重值.

主成分分析法结果分析(主成分分析法结果分析怎么写)

主成分分析法结果分析(主成分分析法结果分析怎么写)

SPSS中主成分分析结果问题，急！！！！

因子分析（你这里使用主成分法做因子分析）的好坏主要就是看看KMO，特征值方贡献率，共同度和因子载荷，如果都比较好（一般就是说KMO值0.8以上，方贡献率起码0.4，共同度起码也有0.4，因子载荷起码均在0.4以上），那就OK

KMO值书上（《吴明隆统计实务》）说的限度是0.5，方贡献率40%是的可接受程度，你的67%已经挺高了，关键问题是KMO不好，KMO的意义在于检验你的这些数据有没有一定的内部相关，能不能形成一些局部因子，最少一个，因为因子分析就是给数据分类分维度，要是数据都零零散散，任何两个题目都不相似，就不适合因子分析，KMO就不高，想提高的话，酌情删除一些题目（主要是看因子载荷，太低的删，一个题目在两个因子上载荷接近的也删），再重新做因子分析看结果，如果还不好，就加题目，加一些你觉得比较好的项目，主要是靠删除不好的项目，不过要注意，每个维度至少留下3个题目

pca主成分分析结果解释

PCA （Principal component ysis）

在拿到测序公司给的生信分析报告的时候，我们可能会看到一张主成分分析（principal component ysis，PCA）图。

大部分就写成组与组之间存在显著分离，然后就没啦，这样是不是有点过于单薄。

如何才能读懂PCA图的组成部分，并且写出完整的结果描述呢？看完这篇就知道啦。

【概述】

一般来说，研究中涉及一个变量，两个变量以及三个变量时，可以分别绘制成一维，二维，和三维空间图来展示结果。然而，涉及到多个变量时，结果过于复杂，无法准确的展示。这时，用到PCA分析的关键一步，降维。简单来说，通过减少数据中的变量来化简数据；这里的减少指标，并不是随意加减，而是用复杂的数理知识，得到几个“综合指标”来代表整个数据，这个综合指标就是所谓的主成分！

【简单的两组比较】

先观察一下中的组成成分，主要包括主成分和样本点。每组的样本都用圆圈进行聚类，每个部分代表的内容如图所示。

来源于：PMCID: PMC7011317

【多组处理比较】

来源于：PMCID: PMC7585944

【PCA biplot（涉及箭头）】

来源于：PMCID: PMC8085102

【其他类型】

两个线条之间的夹角，可理解为两个变量之间的相关性

夹角小于90度，可以认为两个变量正相关

大于90度，可以认为两个变量负相关。

来源于：PMCID: PMC8224010

通过某个变量所代表的线条在PC1和PC2上的投影，我们可以看出这个变量对样本分离的贡献度，线条越长，代表投影越大，影响越显著。

来源于：PMID: 29835

【小结】

PCA常见的结果解读就到这里啦，从实战中更清晰的了解PCA图。

相信阅读完以后，对于写作会有一定的帮助。

总的来说，描述的时候不仅要考虑样本的重复性，还要观察该结果的生物学意义。

搞清楚原理后，不管遇到什么样的PCA图，都可以应对的游刃有余了。

跟着SCI文献读懂PCA的内容和原理，看完这篇就全明白啦! - 云生信学生物信息的文章 - 知乎

spss20主成分分析法结果怎么分析

spss主成分分析法详细步骤：

1、打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。如图1所示

（图1）

2、打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。如图2所示

（图2）

3、勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。如图3所示

（图3）

4、点击抽取，方法里选择主成分再点击碎石图。如图4所示

（图4）

5、点击旋转，再点击方旋转。如图5所示

（图5）

6、点击得分，再点击，保存为变量及显示因子得分系数矩阵。如图6所示

（图6）

7、点确定就可以在输出截面看到主成分分析的结果了。如图7所示

（图7）

总结：以上就是spss主成分分析法详细步骤，大家是不是学会了呢？

spss主成分分析结果解读

结果分析

（1）KMO与巴特利特球形检验

由表可以知，巴特利特球形检验的统计量值为3960.473，相应的概率P值为0。在显著性水平下，应拒绝原设，认为相关系数矩阵与单位矩阵存在显著异。同时KMO值为0.844，根据Kaiser给出的度量KMO的标椎可知问卷题项适合做因子分析。

（2）公因子方

提取值表示每个变量被公因子表达的多少，一般认为，大于0.7就说明变量被公因子很好地表达。由表可以看出，绝大多数变量的提取值大于0.85，变量能被公因子很好地表达。

（3）解释总方

提取方法：主成分分析法

（4）旋转成分矩阵

提取方法：主成分分析法

（5）计算因子得分:因子分析是基于研究各题项之间的内部依赖关系，将一些信息重叠、相关性高的变量指标归结为几个不相关的综合因子的多重统计方法。通过SPSS23.0得出的成分得分系数矩阵，见表，可得到、、、、公因子的得分表达式为：

其中、、、、公因子分别代表基础技能，创新能力，资源运用，合作精神，创新思维。