主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。除此之外，主成分分析可用于权重计算和综合竞争力研究。即主成分分共有三个实际应用场景：
信息浓缩：将多个分析项浓缩成几个关键概括性指标；
权重计算：利用方差解释率值计算各概括性指标的权重；
综合竞争力：利用成分得分和方差解释率这两项指标，计算得到综合得分，用于综合竞争力对比（综合得分值越高意味着竞争力越强）。
主成分(pca)分析通常有三个步骤；第一步是判断是否适合进行主成分(pca)分析；第二步是主成分与分析项对应关系；第三步是主成分命名.
第一步:判断是否进行主成分(pca)分析;判断标准为KMO值大于0.6.
第二步:主成分与分析项对应关系判断.
特别提示：如果研究目的完全在于信息浓缩，并且找出主成分与分析项对应关系，此时SPSSAU建议使用因子分析【请参考因子分析手册】，而非主成分分析。主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。
特别提示：有时不太会关注主成分与分析项的对应关系情况，比如进行综合竞争力计算时，不需要过多关注主成分与分析项的对应关系情况。
主成与分析项对应关系判断:假设预期为3个主成分,分析项为10个;主成分与分析项交叉共得到30个数字,此数字称作“载荷系数”(载荷系数值表示分析项与主成分之间的相关程度); 针对每个主成分,对应10个”载荷系数”,针对每个分析项,则有3个“载荷系数值”(比如0.765,-0.066,0.093),选出3个数字绝对值大于0.4的那个值(0.765),如果其对应主成分1,则说明此分析项应该划分在主成分1下面.
对不合理分析项进行删除,共有三种情况; 第一类:如果分析项的共同度(公因子方差)值小于0.4,则对应分析项应该作删除处理;第二类:某分析项对应的“载荷系数”的绝对值,全部均小于0.4,也需要删除此分析项;第三类:如果某分析项与主成分对应关系出现严重偏差（通常也称作‘张冠李戴’）,也需要对该分析项进行删除处理.
第三步:主成分命名
在第二步删除掉不合理分析项后,并且确认主成分与分析项对应关系良好后,则可结合主成分与分析项对应关系,对主成分进行命名.
分析结果表格示例如下(SPSSAU同时会生成碎石图):
特别提示
主成分(pca)分析进行信息浓缩时，可能会经历多次重复循环，删除不合理项，并且重复多次循环，最终得到合理结果。
SPSSAU操作截图如下：
特别提示
关于“保存成分得分”：主成分(pca)分析将信息浓缩成几个主成分，并且可让系统保存“成分得分”。成分得分可用于进一步分析，比如聚类分析，回归分析使用等。
关于“保存综合得分”：如果使用主成分(pca)分析的目的在于进行综合竞争力排名，比如银行的绩效排名，上市公司竞争力排名等，此时可直接保存综合得分，用于竞争力排名。
(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。
(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。
(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。
(4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej]，ωi就是指标Xi的权重。
扩展资料
产品特点
1、操作简便
界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
2、编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。
对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
3、功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
参考资料来源：百度百科-spss