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第一步：将数据转化为二值（1，-1）

对于数字类：

选择 分析--比较平均值--平均值

 将数字变量添加到因变量列表，然后点确定得到平均值，以id为例进行操作

 得到平均值之后点转换--重新编码为相同的变量--添加变量名--旧值与新值

 这里注意：统一选范围从最低到值，填入平均值，赋值为1，添加，然后选择所有其他值，赋值为-1，添加，然后点继续，确定

​编辑操作完成后会有画圈里的提示， 且id那一列会转换为二值形式，至此数字转换完成​编辑

​编辑 对于非数字类：

选择 分析--描述统计--频率，添加变量名然后点确定

会得到这样一个频率图，然后大概一半一半的赋值为1，其他的为-1 

  之后点转换--重新编码为相同的变量--添加变量名--旧值与新值

 这里麻烦一点，需要将旧值一个一个输入，赋值为1，然后其他的赋值为-1，然后点继续，确定

 操作完成后会有画圈里的提示， 且VAR00001那一列会转换为二值形式，至此数字转换完成

 第二步：因子分析

 全部转化为1，-1后​编辑

 点击分析--降维--因子，全部添加变量名后直接点确定​编辑

 得到以下表格

​编辑​编辑 观察总方差解释表，目前的累积值才到56.546，这是不合格的，要到88以上才行，所以需要调一下，点击分析--降维--因子--提取，修改特征值，然后点继续--确定

 重新得到因子分析的三个表格

 第三步：计算得到一列ai（i=1,2,3...）

 将成分矩阵里的值复制到spss后面​编辑

点击转换，计算变量，设置一个目标变量为ai(i=1，2，3...，以此类推),输入计算式，点确定，得到一列ai(i=1,2,3....)

第四步：计算得出一列Zi（i=1，2，3...） 

点击转换，计算变量，设置一个Zi(i=1，2，3...，以此类推),输入计算式，点确定，得到一列Zi(i=1,2,3....)

同样你们需要计算出所有的 ，重新得到一列Z之后，你们需要再次进行二值转换，到这里主成分分析就完成了

因为我们得到的原始数据大小,类型不一, 一起分析会不准确, 所以将数据全部标准化

你们要做的是所有的，我只是举一个例子

（因子分析的系数 / sqrt(特征值) = 主成分分析的系数，特征值就是总方差解释中的总计）

 然后点确定，同理我只是举一个例子，你们需要计算所有的

说明一下：数字是依次输入ai（i=1，2，3，...）列的数字，变量名就按照左下角给的依次输入即可