主成分得分系数矩阵 主成分载荷矩阵
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/16 11:41:26
用spss求主成分的得分有点麻烦需要自己进行换算的楼上说的直接保存得出的是因子得分,跟主成分得分是有差别的
因子得分系数矩阵可以直接的出来的,在得分(score)那个选项里面有显示因子得分系数矩阵那一项
一般都是需要通过每个主成分乘以各自权重值得到综合得分的,而不是直接把几个主成分相加,因为这样就默认几个主成分的权重都是一样的了.我们通常以各个主成分的方差贡献率作为各自的权重值,也可以通过其他方法计算
我可以帮你再问:那可以加我Q好吗?372357462再问:请问怎么联系你?我急需学习谢谢你
在score那里点击第一个选项,最后OK,可以在原始数据中看到主成分得分.再问:直接用那个主成分得分*SQR(方差特征值),再用方差特征值做权重就是最终得分吗?不需要用到载荷矩阵,是吗?再答:是的,用
因子得分*方差贡献率试试
主成分分析得分系数与原变量标准化后的协方差阵的特征向量是一个东西
analyze(分析)->DimensionReduction(降维)->factor(因子分析)->选中variables(变量)->extraction(抽取)->correlationmatri
这个不能说此次分析就是失败的,应该说是你的变量或者说是问卷设计有问题当然也可以不一定参照必须要大于0.5,但是常规的都是这样参照的这个因子载荷低有可能是问卷变量设计问题,有可能是数据采集质量有问题如果
什么主成分?能说清楚点~
未旋转的因子矩阵:不是说x7是最主要的因素,而是说x7与第1个成分的相关性最大,且为正相关.通过你这个因子矩阵表,很难将各个x进行分类,可以进行因子分析,得到旋转后的因子矩阵.旋转后的因子矩阵:表中的
因子载荷矩阵里,最左一列是项目(题目),最上一行是因子(主成份),下面就是各项目在各因子上的载荷,载荷按高到低排好序就可以看出各因子包括哪些项目.
各因子对成分的特征值贡献
从你得到的结果老看,数据之间的相关性较小,不适合做主成分分析,并且可能你的变量太多,数据过少导致很多数值没有.
在保存里面有一项直接保存因子得分就是求出各因子得分的你选中它就好了,重新运行一遍因子分析就会在原始数据表格的最后面多出几列各因子得分的
你肯定是选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”,你可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的,因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析
过程进行分析时,SPSS会自动对原始数据进行标准化处理,所以在得到计算结果中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1所对应的贡献率再除以所提取两个
主成分的选取可以有2种方法:1、取累计贡献率大于85%的成分;2、取所有特征值大于1的成分.当符合上述任意一种时均可拿来做为最后的主成分.当然SPSS软件默认的是第二种.主成分的选取和你说的载荷量小于
主成分分析的主要思想是将样本数据投影到一个维数较低的正交子空间内,而投影后的数据又能尽可能多的表达原来数据的波动情况(方差)对于一个线性变换A,成立Var(Ax)=A*Var(x)*A^T设变量x的协