SPSS数据维度划分与百分比分析实战指南

SPSS数据维度划分与百分比分析实战指南

本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行数据维度划分和分析各个维度的百分比。通过具体的操作步骤和案例演示，帮助读者掌握因子分析的基本方法，并学会使用饼图展示维度的百分比分布。

在构建指标体系或者处理量表信息时，通常需要对数据进行降维处理，即如何划分维度。在特征变量之间存在高度相关性时，降维不仅可以减少特征间的相关性，提高模型的稳定性和解释性，还可以帮助提取数据中的关键特征，简化模型并提高预测精度。本文会告诉大家SPSS如何划分维度，SPSS怎么分析数据各个维度百分比。

SPSS如何划分维度

本次案例中，我们想要对自己收集到的量表信息进行维度划分。所涉及到的数据是包含了体育方面的条目。

图1 数据来源

1. 点击“分析”、“降维”、“因子”。这里的“因子”指因子分析，主要涉及到提取主成分，也就是我们常说的降维，区分维度。

图2 降维操作步骤

2. 将涉及到的所有条目全部选入左侧的“变量”框中。点击“描述”，在其下方勾选“初始解”。在“相关性矩阵”下方勾选“系数”以及“KMO和巴特利特球形检验”。

图3 降维操作步骤

3. 点击”提取“，默认的勾选状态我们不用管。如下图。

图4 降维操作步骤

4. 勾选“旋转”下的“最大方差法”。

图5 旋转方法

5. 操作完上述步骤后，转到输出视图。第一个出来的是“相关性矩阵”，相关系数的值范围从-1到+1，其中+1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关性。

图6 相关性矩阵输出结果

6. KMO的值为0.774，一般来说，KMO取值大于0.7，显著性＜0.05，就可以进行降维处理。

图7 KMO值输出结果

7. “总方差解释”代表了可以提取几个主成分，提取了这几个主成分后，可以解释的总方差比例为多大。本案例中，提取了四个主成分，可以解释的总方差比例为82.698%，解释效果较好，说明提取的这几个主成分比较合理。

图8 总方差解释输出结果

8. “旋转后的成分矩阵”可以看到将各个条目具体划分到哪一维度，当下方对应的值超过0.5，且只有一行数据的值超过0.5时，就说明这个条目可以分到对应的维度下。在本次案例中，条目1在成分4里的得分为0.953，且在其他三个成分下方的值都不超过0.5，就说明条目1可以被分到成分4中。

图9 旋转后的成分矩阵输出结果

SPSS怎么分析数据各个维度百分比

SPSS分析数据百分比可以通过饼图实现。

1. 点击“分析”、“描述统计”、“频率”。

图10 计算维度百分比

2. 我们以前三个条目作为示范，将前三个条目选入“变量”框中，再在“图表”下方选中“饼图”，勾选“饼图”时，系统会自动勾选“图表值”下方的“频率”。

图11 饼图勾选

3. 在输出的结果中，我们可以看到最先出现的是“频率表”，其中给出了每个条目下得分的百分比。

图12 百分比输出结果

4. 在输出的结果中，我们还可以看到下方的饼图，不同颜色代表了维度当中不同的得分所对应的百分比，图中的白色数字就是相应的占比数值，饼状图更为直观的看出不同维度当中的得分所占比例的大小。

图13 饼图输出结果

本文讲解了量表中的条目为什么需要划分维度，以及如何在SPSS中具体操作，并根据输出结果讲解了如何根据相应的数值划分维度。最后还指导大家如何在SPSS中计算各维度下条目的百分比。以上就是SPSS如何划分维度，SPSS怎么分析数据各个维度百分比的全部内容，希望能帮助到有需要的小伙伴。