“主成分”报表

初始报表类型取决于您在启动窗口中选择的方差估计方法。对于多数方法，都会显示“主成分: 基于相关性”报表。对于“宽”和“稀疏”方法，则显示特定的报表。

“主成分: 基于相关性”报表使用主成分汇总了指定 Y 变量的变异（图 4.4）。通过从红色小三角菜单中选择“主成分”选项，您可以切换到基于协方差矩阵或未统一尺度且未中心化数据的分析。

根据您的选择，主成分可以由以下任一矩阵的特征值分解推导得出：

• 相关性矩阵

• 协方差矩阵

• 未统一尺度和未中心化数据的平方和与叉积矩阵

报表中的详细信息显示主成分如何吸收数据变异。主成分点从变量的特征向量线性组合推导得出。

图 4.4 “主成分: 基于相关性”报表 

该报表提供特征值和一个条形图，图中显示了每个主成分所解释的变异百分比。同时还有一个“得分图”和一个“载荷图”。特征值指示基于每个成分贡献的方差量提取的总成分数。

“得分图”绘制每个成分相对于其他成分的计算值，按照均值和标准差调整了每个值。

“载荷图”绘制变量与成分之间的未旋转载荷矩阵。值越接近 1，成分对变量的影响越大。

默认情况下，报表为前两个主成分显示“得分图”和“载荷图”。使用“选择成分”旁边的列表指定在“得分图”和“载荷图”上绘制的主成分。

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