累计贡献率Gm来确定
m
p
Gmik
i1
k1
当累积贡献率大于85时，就认为能足够反映原来变量的信息了，对应的m就是抽取的前m个主成分。（4）计算主成分载荷
主成分载荷是反映主成分Fi与原变量Xj之间的相互关联程度，原来变量Xj（j1，2，…，p）在诸主成分Fi（i1，2，…，m）上的荷载lij（i1，2，…，m；j1，2，…，p）。：
lZiXjiaiji12mj12p
在SPSS软件中主成分分析后的分析结果中，“成分矩阵”反应的就是主成分载荷矩阵。
（5）计算主成分得分计算样品在m个主成分上的得分：
Fia1iX1a2iX2apiXp
i1，2，…，m
实际应用时，指标的量纲往往不同，所以在主成分计算之前应先消除量纲的影响。消除数据的量纲有很多方法，常用方法是将原始数据标准化，即做如下数据变换：
xij

xijsj
xj
i12
j12p
其中：xj

1

i1
xij
，
s
2j

1
1

i1
xij
xj2
f根据数学公式知道，①任何随机变量对其作标准化变换后，其协方差与其相关系数是一回事，即标准化后的变量协方差矩阵就是其相关系数矩阵。②另一方面，根据协方差的公式可以推得标准化后的协方差就是原变量的相关系数，亦即，标准化后的变量的协方差矩阵就是原变量的相关系数矩阵。也就是说，在标准化前后变量的相关系数矩阵不变化。
根据以上论述，为消除量纲的影响，将变量标准化后再计算其协方差矩阵，就是直接计算原变量的相关系数矩阵，所以主成分分析的实际常用计算步骤是：☆计算相关系数矩阵
☆求出相关系数矩阵的特征值i及相应的正交化单位特征向量ai
☆选择主成分☆计算主成分得分
总结：原指标相关系数矩阵相应的特征值i为主成分方差的贡献，方差的
p
贡献率为iii，i越大，说明相应的主成分反映综合信息的能力越强，i1
可根据i的大小来提取主成分。每一个主成分的组合系数（原变量在该主成分
上的载荷）ai就是相应特征值i所对应的单位特征向量。
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