不适合做因子分析可以做别的分析吗

向你推荐一本书：电子工业出版社出版的《PASW/SPSSStatistics中文版统计分析教程（第3版）(含CD光盘1张)》,该书对于因子分析有详细的介绍.

这需要看你问卷的具体问题,如果你问卷中包含若干量表,则需要对每一个量表进行效度分析（KMO和巴特利检验及因子分析）,如果你整张问卷就是一张普通的调查问卷的话,对问卷进行整体的效度分析就可以了.

因子分析在我空间里写了个通俗教程你可以进去看一下加qq94168195免费指导数据分析代做收入spss数据分析

当然可以,显著就行.再问：如果sig值偏大，怎么调整？再答：只要小于0.05，达到显著就可以。再问：大于0.05呢再答：大于0.05就不适合做因子分析了。再问：除了增加样本量之外有没有调整方法再答：具

不一定,如果求出主因子解后,各个主因子的典型代表变量不很突出,还需要进行因子旋转,通过适当的旋转得到比较满意的主因子.你可以不做,但是一般都会做的,因为那样结果就更鲜明了.

根据学者的相关研究,做因子分析样本容量最好不小于100人,题目与被试比例最好是1:5,最起码样本量不可以小于指标数量（以上内容请参考吴明隆统计实务）,否则因子分析难以得到稳定可靠的结果,虽然操作还是可

回答看另外一个问题吧.另外补充一点,KMO检验的方法你知道吗?那个不是单独出报告啊,都是在因子分析的output中一起显示出来的,当然……你的数据有问题是不没办法做因子分析.

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

一般观察权重系数啊,正常的话看变量在F1-F5那个公共因子上较大,就把它归类在哪个公共因子上,比如第一个变量在F1上的权重是0.927,很接近于1了,就归类在F1上.一般都用主成分分析法,做正交旋转做

一般采用相关系数矩阵分析都是自动标准化的,如果你不放心,可以人为标准化,会自动保存新变量的,而不是要重新输入标准化数据.

一般来说,因子分析所形成的因子都是自变量,因为因子分析所得到的因子地位是相同的,不应该做因子间的因果关系分析,而应该做这些因子对其他变量的影响或被其他变量所影响.假设因子分析所得到的因子为a1a2……

特征根大于1是通常的标准,更多的时候需要根据理论模型来确定总共提取的因子数目,这个是大的前提,否则无论你提取出几个,如果从理论上说不通也没有什么意义.累计贡献率有70就不错了,仅从解释力上看已经不需要

按照它的解释,至少需要两组数据做因子分析,而你指输入了一组变量数据,这样是没法做分析的,或者你所输入的当前变量不能够被计算,程序也找不到新的数据.我想最起码,你需要重新输入两组可进行计算的变量数据,要

数据输好→分析→数据缩减

如果不相关,就没有必要用因子分析,因子分析只在高度相关时才能使用.正确的选择方法才是关键.再问：写论文题目早就定下来了，没法改了，而且我找了好几份参考的论文，也都是用因子分析法分析跟我一样的问题的，我

平城,不就是现在的大同吗.要知道大同为什么不适合做都城,可以从反方向来看,即什么样的城市最适合成为都城.一般来说,中国历代王朝都城的选址至少要考虑下五个条件：1.地势平坦,临近大河.很难想象一个王朝的

输入的话按列输入即可看到你的数据才知道是不是能做因子分析你的很多描述都不清楚,没法判断我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：这是我的问卷，发出去后才发现很多问题，http://www.sojump.co

首先Bingle是棒球俚语,外国人很少用这类词称自己的.Bingo作名字不错,当你答对了问题,别人会说“Bingo!"表示你是正解. 对楼下的回答有些不同意的地方.Bingo作为名

可以解释但是一般使用主成分与因变量y进行回归分析的比较多通过这种回归分析可以更加清晰的看出之间的关系

国外比表面及孔径分析仪测试孔径全部为静态容量法,没有任何一个型号的仪器采用动态色谱法来测试孔径分布；虽然国内动态色谱法在比表面测试方面已经比较成熟,但在前两年市面上出现的把动态色谱法应用到孔径分析,此