统计学要处理大量的数据，涉及复杂的计算和图表绘制。如今，越来越多的数据需要分析。我们不仅要直观地得到分析结果，而且要做到方便、简洁、更透彻。所以我们需要用一个平台，就是分析软件。但是分析软件很多，各有各的优势。SPSS具有这类软件的许多功能。SPSS界面友好，功能强大，易学易用。几乎包含了所有复杂的统计方法，具有完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口，图表制作灵活美观。欢迎在大学和研究机构。
SPSS的特点是简单，易于编程，功能强大，结合数据接口模块，针对性强。有了这些显著的优势，数据管理、结果报告、统计建模、模块和兼容性。本文的主要应用是它的主成分分析和作图。
1.1的出现和应用。附加电源装置（Supplementary Power Supply Set的缩写）
SPSS是世界上第一个统计分析软件。它是1968年由美国斯坦福大学的三名研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull和Dale H. Bent研制成功的。SPSS成立于1975年，总部位于芝加哥。总部位于1984年的统计分析软件SPSS/ PC+，是世界上第一个统计分析软件的PC版。打开SPSS计算机产品的发展方向，应该大大扩展其范围，可以迅速应用到自然科学、技术科学和社会科学的各个领域。
2.SPSS的能力要求
2.1数据文件管理
学生可以了解并掌握一套SPSS数据文件的建立，巩固如何收集数据的基本操作，学习计算机，建立合适的SPSS数据文件，整理原始的主数据文件，包括编辑、删除、整理数据等。
2.2描述性统计
研究人群。引导学生运用恰当的数据和正确的统计方法进行整合和展示，描述和讨论一些内在的数据规律性，掌握统计思维，培养学生对统计学、统计推断方法的学习兴趣，继续学习和应用各种统计方法解决实际问题，打下必要的基础。
2.3统计推断
(1)熟悉点估计的概念和运算方法；
(2)熟悉区间估计的概念和算子；
(3)掌握T检验的SPSS操作；
(4)学会用T检验法解决身边的实际问题。
2.4差异分析
(1)为了帮助学生理解偏差和方差分析中，主要方的基本概念、基本思想和分析原则的区别；
(2)掌握方差分析的过程；
(3)提高学生的实践能力，鼓励学生使用SPSS统计软件，如差单因素、双因素方差分析等，激发学生对研究分析的突出潜力的兴趣，具有较强的自主学习和研究能力。
2.5相关分析和回归分析
本试点项目的目的是学习和使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，包括:
和简单皮尔逊相关系数皮尔逊分析。
(1)学习回归模型的散点图和样本方程图。
(2)学会对计算结果进行统计分析和解释。
(3)测试前，要求了解回归分析的以下内容。
3.国内外研究现状
SPSS从1968年开始由斯坦福大学开发和使用，在世界各地拥有成千上万的用户。分布在通信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场调研、科教等多个行业，已成为世界上应用最广泛的专业统计软件。该软件的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析和输出管理。丰富的统计分析方法，提供从统计分析到多元分析的简要说明；比如基本的统计分析，频数分布表，相关分析，回归分析，聚类分析，因子分析。由于软件具有强大的图形处理能力，它所使用的数据分析软件的结果不仅可以，你还可以得到直观、清晰、美观的图表。您可以创建条形图、折线图、散点图、直方图、各种统计数据和图表。在正常曲线中，原始图像数据可以用来制作各种描述符。
多元统计分析(如回归分析、聚类分析和主成分分析)已被大量应用于环境监测、环境管理、环境规划与评价、环境污染控制工程、环境生态学和环境经济学等环境学科。
4 SPSS主成分分析的应用现状
4.1 SPSS在选矿中的应用
选矿企业的生产经营，有大量的统计数据和实验数据。随着互联网的普及和计算机的广泛使用，以及一些最好的统计软件的出现，选矿人员利用计算机对企业进行统计、监控和数据分析、挖掘和优化，从而更有效地管理业务；或者从数学上澄清有争议的问题已经成为现实。
主成分分析结合建模的BP神经网络。BP是一种输入数据不相关的高度非线性映射模型，可以大大提高建模质量。用SPSS统计软件包统计矿物味测试数据。实践表明，SPSS统计软件可以提高理论和应用统计分析水平，解决实际问题。该软件包值得在选矿行业推广。
4.2主成分分析简介
SPSS统计分析软件包括各种统计分析。例如:基本统计和单因素分析、多维频率分布分析、相关分析、均值比较检验、方差、回归分析、聚类和判别、因子分析、非参数检验等等。
这是主成分分析因子分析的最简单形式。因子分析(Factor analysis)是一种多元统计分析，它将独立于被测变量个数的少量综合指标转换成多元统计量。线性指数不能直接观察，但能反映事物的本质，因此在医学、心理学、经济学、社会生产力、因素分析等领域得到了广泛的应用。
往往需要更多的变量来反映科研各个领域观察到的很多东西，收集大量的数据进行分析，从而找到规律。而种类繁多的样本无疑为科学研究提供了丰富的信息，在一定程度上，更重要的是提高了混合驱动提出的数据收集、工作量和问题分析。由于变量之间存在一定的相关性，可以使用存在于各变量类型信息中的不太全面的指标，而不是相关的综合指标，即各指标的信息不重叠。分析叫做因素分析。在这种方法中，代表各种类型信息的综合指标称为因子或主成分。根据因子分析的目的，综合指数应小于原变量，但信息应包含相对较小的损失。
4.3数学分析
原始变量:χ 1、χ 2、χ 3、χ 4...χ m
主要成分:ζ 1，ζ 2，ζ 3，ζ 4...ζ n
每个因子与原始+初始变量之间的关系可以表示为:
χ1 = b11ζ1+B12ζ2+B13ζ3......+b1nζn+E1
χ2 = b21ζ1+b22ζ2+b23ζ3......+b2nζn+E2
χ3 = b31ζ1+b32ζ2+b33ζ3......+b3nζn+E3
......
χm = bm1ζ1+bm2ζ2+bm3ζ3......+BmNζn+en
以矩阵形式写出:x = BZ+E .值x为原变量向量，b为公因子载荷系数矩阵，z为公因子向量，e为残差向量。公共因子Z1、Z2、Z3，...，Zn互不相关，称为正交模型。因子分析是寻找公因子载荷系数的残差。
如果残差E的影响可以忽略不计，数学模型就变成X=BZ。如果Z中的各部分互不相关，则形成一种特殊形式的因子分析，称为主成分分析。主成分分析的数学模型可以写成:
ζ1 = a11χ1+a12χ2+a13χ3......+a1mχm
ζ2 = a21χ1+a22χ2+a23χ3......+a2mχm
ζ3 = a31χ1+a32χ2+a33χ3......+a3mχm
......
ζn = an1χ1+an2χ2+an3χ3......+anmχm
用矩阵形式写:Z=AX。z是主成分向量，A是主成分变换矩阵，X是原变量向量。主成分分析的目的是找到系数矩阵a。只有分量ζ 1，ζ 2，ζ 3.....在总方差中依次递减。
理论上m=n，即有多少个原变量就有多少个主成分，但实际上前几个成分集中了绝大部分方差，所以取的主成分数远比原变量少，但信息损失很小。
5.结论
对于多个相关变量在一起的数据分析，可以进行主成分分析，找出主要因素，从而更有效地简化和分析。SPSS主成分分析得到的数据不仅直观而且美观。
