怎么R做主成分分析，结果和SPSS的不一样？

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用R做主成分分析，请问怎么找不到得分系数矩阵？另外，怎么载荷矩阵和SPSS中的也不一样，不知道问什么？
我用的是princomp命令，不知错在哪里，高手请帮帮我！

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关键词：主成分分析 SPSS PSS 主成分 princomp 分析 主成分分析法 spss主成分分析 逐步回归分析 多元回归分析 因子分析法 应用时间序列分析

高手呀，R我一点也不会啊

prcomp是基于SVD分解，princomp是基于特征向量eigen()函数

SPSS用的应该是prcomp，
R的这两个都是自带的，不用加载扩展包
得到的结果包括：

• 特征根集，
• PC scores表，
• （变量和PC）相关系数表（table of loadings）
  

   
更多的期待SPSS高手来解

请问 princomp() 在哪个包里？

爽爽胖胖 发表于 2015-5-21 13:15
请问 princomp() 在哪个包里？

psych这个包里有

在R中要看到得分系数矩阵，使用summary()函数
pr<-princomp(data,cor=TRUE)  #做主成分分析，data为数据
summary(pr,loadings=TRUE)  #提取主成分分析信息，包括主成分系数矩阵
predict(pr)  #计算主成分得分

在SPSS中没有直接的主成分分析方法，要使用因子分析，它算出来的成分矩阵就可以作为系数矩阵了，这个值除以λ的开平方就是R中的系数矩阵了
要在SPSS中计算得分有3种方式：
（1）使用成分矩阵 y1'=a1*(x1-x1的均值)/x1的标准方差开平方+a2*(x2-x2的均值)/x2的标准方差开平方...
       则y1 = y1' /λ1的开平方
这里的x1和x2是原始数据
（2）使用成分得分系数矩阵： y1'=a1*(x1-x1的均值)/x1的标准方差开平方+a2*(x2-x2的均值)/x2的标准方差开平方...
       则y1 = y1'*λ1的开平方
（3）在SPSS中进行主成分计算时，在得分选项中，将保存为变量勾选上，然后它会计算出因子得分来，然后在SPSS转换->计算变量中，目标变量输入y1,然后双击它生成的第一个因子得分，然后在后面输入*(λ1的值**0.5）即可

因为spss因子分析中的相关系数矩阵跟R和Excel算出来的都不一样，后面肯定都不一样，崩溃，不知道为什么spss为什么不一样，有高手指点吗

正常，旋转方法默认参数设置不一样