因子分析的时候怎么修改数据才能使提取的因子多一点

SPSS可以导入外部数据啊,不过我都是用复制粘贴的,SPSS里的相关是以列来的哦,就是说你导入的时候注意每一列都可以加一个名称啊,然后列与列之间做因子分析,不知道你的数据是怎么样啊,有的时候还要算一下

1、打雷时,首先要做的就是关好门窗,防止雷电直击室内和球形雷飘进室内；在室外工作的人应躲入建筑物内；2、不宜使用无防雷措施或防雷措施不足的电视、音响等电器,不宜使用水龙头；3、切勿接触天线、水管、铁丝

这个和因子分析所选的每个变量有关系,变量之间要有一定的相关性,同时也可以加大样本量.另外,不是只能提前特征值大于1的,如果前4个成分的累计贡献率很客观,那也可以认为提前四个.

下课写,放学回家马上写,不写完不睡觉再问：星期五晚上没有时间怎么办再答：总之就是一有空就写,不要耽误时间

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

这方面的资料比较多啦,你可在百度“知道”和“文库”中找到.我这里简要说一下思路：1.先把调查数据全部录入数据库中；2.利用SPSS的“分析”菜单中降维分析做因子分析,具体操作可能找些材料.3.在做“因

不能用平均法,而是用因子分析中累积贡献率和因子得分的乘积来计算每年的综合排名,至于再计算五年的平均数,不太科学,应该按照综合指数法计算一些变量,如发展速度,5年平均发展速度、增长速度等,在大部分评价中

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.

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·简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.“从树木看森林”,抓住主

只要你熟懂因子分析的原理你就可以看明白每个选项的意思以及处理的结果如果不会分析我可以帮你分析

把邮箱给我,我发个资料给你.关于SPSS处理数据的.自己总结的,简单易懂再问：有，非常感谢你，谢谢！

·简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.“从树木看森林”,抓住主

KMO值检验的作用是看看你的这些题目的内部相关,存不存在一定量的局部因子,那么,如果内部相关太低,那KMO值就不高,你这里我不知道是只放了两个项目还是怎么回事,如果只有两个项目,那KMO不高太正常了,

http://zhidao.baidu.com/question/39691179.html?si=2

如果你收集的数据是真实数据的话,用修改数据来提高相关性就没必要了.记得在因子分析前要数据预处理,移除界外值.

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

你的结果挺好的,共同性表示题项解释共同特质或属性的变异量,一般而言,共同性低于0.20的题项可以考虑删除.我经常作数据分析的

这个表格的意思是通过主成分提取法,仅仅提取出一个公因子来,而那个60%的意思就是这个提取的公因子能够解释原来所有变量的60%的变异这样的主成分分析基本上没有什么意义