SPSS软件 中只有因子分析
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 16:59:31
你完全不懂因子分析吧,不存在共线性是不能做因子分析的,kmo大小无所谓的,79%已经很大了再问:是不太懂。不是说KMO要70%以上才算合格吗?再答:只要这个检验p
看特征根大于1的有几个主要维度,用碎石图比较容易看,然后看几个因素旋转后的矩阵是否能够集中在这几个维度,每个维度有几个因子,如果聚集效果比较明显,就可以用因子分析.因为因子分析本来就是要在若干个因素之
在表因子变量解释贡献率(Total Variance Explained)中,看各个主因子的方差贡献率(Initial Eigenvalues栏下的% of&n
跟多重共线性没关系,做因子分析本身就是为了处理多重共线性的这个有可能是你的数据质量有问题,也有可能是指标选择有问题如果上面两个都没问题,那只能说明你所有的这些指标就只能提取出一个公共因子来
对SPSS来说,直接用原始的数据就可以进行因子分析,相关系数矩阵只是其生成结果的一部分,根本用不着先输入相关系数矩阵,再去做因子分析,这样SPSS反而做不出来
你把变量弄少一点就可以了.
用因子分析可以形成两个公因子:解释的总方差初始特征值提取平方和载入成份合计方差的%累积%合计方差的%累积%13.92178.42478.4243.92178.42478.42421.06221.247
KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.
因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子
在主成分抽取那边设置有两种设置方法:1主成分的特征根2累计贡献率建议把累计贡献率设置为85%就可以提取多个主成分
这个式提取公因子,你这个表原来有7个因子,第一个因子的解释能力,也就是在总方差中占得比例为29.275%,第二个因子是19,.112%,以此类推.SPSS提取了三个公因子,这三个公因子在总方差累积的比
按照旋转后的再问:我计算的时候也是这样算的。可spss的书上怎么的是按照原始特征方差值呢?张文彤那本。不知是否写错了?再答:我记得,我学的书用的就是旋转后的
探索性因子分析应该在一开始的时候就做做了之后再做修改,重做我替别人做这类的数据分析蛮多的
参考下百度文库:http://wenku.baidu.com/view/3e70962058fb770bf78a5547.html再问:不是问卷的信度分析啊,QQ方便么?再答:其实我也是初学的,不好意
模糊聚类分析是聚类分析的一种.聚类分析按照不同的分类标准可以进行不同的分类.就好像人按照性别可以分成男人和女人,按照年龄可以分为老中青一样.聚类分析如果按照隶属度的取值范围可以分为两类,一类叫硬聚类算
KMO和Bartlett的检验是为了检验是否适合做因子分析,一般来说KMO的值越接近于1越好,大于0.5的话适合做因子分析,你的KMO值是0.674大于0.5.Bartlett的检验主要看Sig.越小
是球形检验,如果相应p值小于0.05,说明变量之间存在相关性,适合做因子分析,df是自由度,sig是p值.后面的是题项.再问:谢谢,我已经知道了,非常感谢!那么如果我只想做一种变量与其它因素的关系,而
求各主成分的权重:权重就是用提取出来的主成分的特征根值去除以这几个主成分特征根值之和就得出对应每个主成分的权重了.各个主成分的特征值可以查看解释的总方差表.因子解释变异量:因子解释的变异量=该因子特征
一个因子通常包括很多个子项,因子得分是指这些子项按照一定的加权规则(spss自行定义的)计算出来的数值.希望能帮到您!再问:例如我现在是人口预计,中有GDP,生活成本,还有学校数目等等等等,那得分是什
去人大经济论坛看看吧,这类问题很多,一两句话说不清楚……