在sspss中多因子分析
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/10 18:02:42
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
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
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
变量是用在方程中的,选择变量是过滤个案的.比如说个案要求某变量中的值>6,则那个变量大于六的个案才进入方程.问题基础点,不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.
出来的结果里有这个值的我经常帮别人做这类的数据分析的
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.
是不是数据输入有误啊,好像权重有时符号位不影响结果.
既然是同一变量那么就是说该变量的观测值一部分是水中的测量值一部分是土壤中的测量值它们的含义不一样承载在信息量就不一样不能合并在一起标准化否则结果是无意义的.再问:那如果二者(水和土)都是污染源,在做源
没有解决的方法spss因子分析是根据你的数据本身的特点进行分析得出的,从数据上来说它是准确的方法但是有可能它与实际的预设会存在不一致的情况要么就分析下通过因子分析得出的维度,从而找到意义所在要么就重新
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
说明是负的强相关
这个在spss很好操作的我替别人做这类的数据分析蛮多的
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
因为你没有将因素负荷排序,这样结果很难看清楚的.你的第1个因素的项目太多了,旋转了还这么多.
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
为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用.
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
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