旋转成分矩阵 因子负荷大于0． 6

如果A是n阶方阵,那么λI-A所有不变因子的次数之和是n初等因子是对不变因子的细化,所有初等因子的次数之和仍然是n每个k次的初等因子对应于一个k阶Jordan块,所以加起来是不会变大的再问：我有疑惑，

按照SPSS统计软件,你的"最大交异法"应该翻译成VarimaxMethod,巴特立特球体检验应该翻译成Bartlett'stestofsphericity,卡方统计值应该翻译成Chi-Square.

一般是考虑大于0.4的,你的0.33因为1除以3啊

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.

analyze（分析）->DimensionReduction（降维）->factor（因子分析）->选中variables（变量）->extraction(抽取)->correlationmatri

综合因子得分需要结合手算,如下：再问：我知道，综合因子得分=各因子得分*各因子贡献率，但是我不知道各因子得分是多少，是不是我上面的第一张表里的数据，请清楚一点告诉我，求你了再答：不是，在这一步，如图：

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

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

Rotatingcomponentmatrix

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

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.

对的,每一列下面比较大的归为一类就行了

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

用直交旋转的图直交旋转后因素解释更为显著

XMX>0,就称M正定(PositiveDefinite).正定矩阵在相合变换下可化为标准特征值都在主对角线上运算你知道的吧.看图片正定矩阵的一些

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

在科学研究或日常生活中,常常需要判断某一事物在同类事物中的好坏、优劣程度及其发展规律等问题.而影响事物的特征及其发展规律的因素（指标）是多方面的,因此,在对该事物进行研究时,为了能更全面、准确地反映出

因子载荷a（ij）的统计意义就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数即表示X（i）依赖F（j）的份量（比重）.统计学术语称作权,心理学家将它叫做载荷,即表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷,它反映了

白细胞介素,单核-巨噬细胞移动抑制因子（是糖蛋白）,白细胞移动抑制因子（蛋白质）,单核－巨噬细胞趋化因子（蛋白质）,白细胞趋化因子（蛋白质）,B细胞生长因子（蛋白质）,B细胞分化因子,干扰素.