pythonでSPSSでの主成分分析の結果を再現できない

前提・実現したいこと

SPSSを用いた論文で使われている「成分行列」の意味を調べるために，SPSSで行われた主成分分析（PCA）の実験に対して，pythonで実験結果を再現することを目的としています．

使用データ・実験結果は以下のサイトを参考にしています．

引用テキスト心理データ解析　補足説明(1)　

http://www.f.waseda.jp/oshio.at/edu/data_b/add_folder/daad_01.html

主成分分析の入力データは
![]

出力(再現)したい成分行列は

となっております．

発生している問題・エラーメッセージ

デバッグモードで確認していますが目的とする成分行列と一致する数値を見つけることができませんでした．
記事によると成分行列は重みとも表記されるらしく，主成分軸の係数の事かと考え出力してみましたが，SPSSの結果と異なります．

該当のソースコード

python
1df = pd.read_csv('spsstest.csv', sep=",", header=0)
2dfs = df.iloc[:, 1:]
3
4#主成分分析
5pca = PCA(n_components=2)
6ss = StandardScaler()
7p = Pipeline([("scaler", ss), ("pca", pca)])
8feature = p.fit_transform(dfs)
9
10print(pca.components_)
11>[[ 0.43050837  0.40018394  0.38728871  0.40632246  0.40366084  0.42009855]
12 [-0.35381557 -0.38475142 -0.48763768  0.37781142  0.37104552  0.4

試したこと

このコードを用いた主成分分析の結果，累積寄与率は結果が一致していることを確認しています．（そのため，まったく異なる分析をしているというわけではないと考えています．）

よろしくお願いいたします．

aokikenichi

2020/08/12 09:38

http://cogpsy.educ.kyoto-u.ac.jp/personal/Kusumi/datasem13/masuda2.pdf によると「負荷量」のことを指してますでしょうか負荷量であれば pca.components_ ですね　https://qiita.com/Masahiro_T/items/934d195dfe5adbe822c6 ってそれで違っているのですね。 SPSSは使ったことがないので分からずですが、PCAでこんなに違うわけないですね。ただ、値の傾向は似ていて（成分2の正負は逆転してますが）標準化の違い等ではないでしょうか。

退会済みユーザー

2020/08/12 12:55

コード内に dfs_s = ss.fit_transform(dfs) を追加して入力データの標準化を行ってみましたが，結果は同じでした．値の正負の傾向が逆転しているということで，表現されている基底が異なるなどはあり得るのでしょうか．