如何进行效度分析,适合因子分析

先重力,再看有没有摩擦力,再看接触的地方,假想将与之接触的物体拿开,研究的物体有动则有力的存在,反之则没有!

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

嗯.外貌语言形象神态特征.交友、习惯等各个方面特点详略得当分析

对每个所有题项进行因子分析,如果KMO和Bartlett球形检验的结果表明其并不适合做因子分析这说明你的数据有问题,结构效度现在分为两种一种用因子分析的方法,但是这种不咋用了,还有一种是用结构模型验证

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.

不需要.数据的标准化处理在SPSS中是自动进行的.

abaqus中分析的收敛,和迭代法求解线性方程组的收敛问题,是同样的道理、同样的原理,基于级数收敛的数学原理.如果不收敛,一般使计算陷于死循环,为了避免这种情况,程序里都加入是否收敛的判断.有限元法也

可以试一下spss交叉表的卡方检验.http://hi.baidu.com/%CD%DA%BF%F3%B9%A4%C8%CB/blog/item/0a3523db7a829c2032fa1c70.ht

用因子分析,就已经是在检验变量的整体了　　因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法.　　三、因子分析的SPSS过程　　第一步：准备数据文

很多人误解了探索性因子分析的用法了很明显你已经有了事先假设设计的维度了,这种情况下,即使你的数据是100%理想,采用探索性因子分析也十有八九算出跟你假设的维度不一样的结果来.因为你事先假设设计是基于某

主成分分析既可以说是因子分析的一种方法,也可可以是一种独立的方法,但是由于spss在主成分分析之后无法直接计算出每个主成分的得分情况,所以现在一般都采用因子分析的方法来提取问卷中题目所包含的几个维度,

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

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

用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了

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.

首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学

效度分为很多,你说的应该是结构效度因子分析有标准步骤,不是说你这么做因子分析就不好,他那么做因子分析就好需要对哪些变量做因子分析,要根据你的目的来决定kmo是必须要看的我经常帮别人做这类的数据分析

系统显示这个警告并不是只能做11个成分的意思,而是说你的变量命名中含有非法的部分,重新检查一下变量名称吧,前两天我也碰到类似问题,当时查的是因为SPSS版本的关系,一般来说非注册版本很容易遇到这个问题

主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关.因子分析是研究如何以

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