品牌型号：HP Laptop 15

软件版本：SPSS Statistics27

系统：Windows 10

在SPSS中，特征值与特征向量是进行多元统计分析的关键要素，但很多小伙伴在通过SPSS进行设置时，却不知道该如何进行操作，接下来本文将详细介绍SPSS特征向量矩阵怎么操作，SPSS特征向量矩阵怎么求的相关内容，帮助大家提升解决实际问题的能力。

一、SPSS特征向量矩阵怎么操作

通过在SPSS中求特征矩阵向量，我们可以高效提取数据中的关键信息。例如在做某电子产品的市场调研中，通过消费者对产品价格、产品外观、产品性能以及品牌知名度等评价，可以帮助我们快速提取出出少数几个能够代表大部分数据方差的主成分，以便我们进一步分析了解影响消费者购买决策的核心。接下来我们一起了解下SPSS特征向量矩阵怎么操作的具体步骤。

1、将数据录入至SPSS，点击菜单栏中的“分析”选项，在下拉菜单栏面板中找到“降维”-“因子”选项，弹出“因子分析”对话框。进入“因子分析”界面后，将左侧的所有变量移动至右侧变量框中。

2、点击右侧的提取按钮，在方法中选择“主成分”，同时勾选“未旋转的因子解”和“碎石图”，在SPSS中进行这一步操作主要是为了在后期结果输出特征向量矩阵，通过碎石图可以帮我们直观地确定保留多少个主成分，勾选完成之后，点击“继续”按钮，再回到因子分析界面，点击“确定”，SPSS就会自动开始运行分析并输出结果。

二、SPSS特征向量矩阵怎么求

如下图所示，我们可以看到SPSS输出的成分矩阵也就是我们说的特征向量矩阵，一般来说，成分矩阵中的数值越大，说明该原始变量与主成分的相关性越强。

1、从表格中，我们可以看出产品性能、品牌知名度以及品牌口碑得分为 0.996，这说明三个变量与主成分1有非常强的正相关关系；价格得分为0.973，这说明价格变量与主成分1也有着很强的正相关系；而外观得分是这几个变量中数值最低的，为0.311，这说明在当前的分析中，产品的综合评价主要受产品性能、价格、品牌知名度和用户口碑的影响较大，而外观设计的影响相对较小。

2、在下图公因子方差表格中，我们可以看出产品性能得分、品牌知名度评分和用户口碑评分这三个变量的大部分方差都能被提取的公因子很好地解释，价格变量的大部分方差也能被解释，但外观设计得分的方差值最小，只有很少一部分能被公因子解释，这说明在当前的主成分分析中，外观设计得分与其他变量所反映的综合因素有较大差异。

3、在这种碎石图中，我们可以直观地看到主成分的特征值变化趋势，第一个主成分的数值最高，第二个主成分次之，后面三个主成分特征值下降度逐渐变小。

以上就是关于SPSS特征向量矩阵怎么操作， SPSS特征向量矩阵怎么求的全部内容，通过介绍特征向量矩阵的计算方法，我们在进行数据分析时可以获得关键信息，这些信息对后期的决策制定非常重要，希望通过本文的介绍，能让大家更好理解和运用这一方法，对 SPSS操作教程感兴趣的同学，可以登录SPSS中文网站查看更多详细信息！

作者：EON