旋转后的因子载荷矩阵为负值应该怎么往下做

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.

analysis-datareduction-factor-extraction下自己选择分析方法

额.楼主手边有spss操作参考书吗?如果操作步骤是按照书上做的同时也符合你的分析要求的话应该不会出问题吧~我的spss只是半吊子不能完美解释介个问题哦.见谅.找了一些旋转结果的分析看出现负值好像没什么问题,进行因子旋转,就是要使因子载荷矩阵

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”是因子分析得到的,（主成分分析和因子分析的关系应该

的检验是为了检验是否适合做因子分析,一般来说KMO的值越接近于1越好,大于0第三个表是旋转因子载荷,是为了方便对提取的两个公因子命名,旋转后,第一再问：请问这和KMO检验有什么关系呢？我是在旋转因子求因子得分时得到的载荷矩阵，可是其中一项的

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：表中的数据是每个x在每个共同因素的因素负荷量.

一般是考虑大于0.4的,你的0.33因为1除以3啊

因子载荷阵选择适当方法求出旋转后的载荷阵数值出负是求解的结果……这和原始矩阵数值以及计算方法相关,没什么原因解释的吧?比如因子旋转有正交和斜交两种方法,比较常用的是正交变换,正交矩阵的选取不一不说,符号改变很正常.另外,在因子载荷矩阵这里,

说明是负的强相关

analyze（分析）->DimensionReduction（降维）->factor（因子分析）->选中variables（变量）->extraction(抽取)->correlationmatrix（相关性矩阵）->unrotatedf

先反方向减速——0——再正方向加速

你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可

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.

公路横坡的正负不是以中线高低来确定的.规定一般采用双向2％的横坡,就是以中线为准,向两侧以2％的坡率降坡,那么路基路面的外侧都是低于路中线的,这样的横坡2％都是正的.当出现需要超高时,比如路线向右侧弯,那么就是左侧需要超高,比如最大超高是4

总效用增加时,边际效用应该为正值.总效用最大时,边际效用应该为零.总效用减少时,边际效用应该为负值.

保存因子得分,之后会在原数据最后保存生成3列因子得分,假设为a1a2a3代表3个因子然后根据因子分析得出三个因子的特征根值,分别计算粗3个因子的权重

荷数....32333435363738394041424344公斤....112115118121125128132136140145150155160荷数454647484950515253545556575859公斤165170175

正交试验设计(Orthogonalexperimentaldesign)是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因

是的,求什么就在哪儿加单位荷载.求A点位移,就在A点加单位集中力.就B点转角,就在B点加单位M.方向无所谓.

不是再答：当速度为零时，加速度为负，他做反方向的加速运动再答：请给好评谢谢