用spss四个指标出来只有两个主成分-搜答案-智慧作业帮

这个用SPSS的哑变量做,假设年轻是1表示18到25岁,中年是2表示26到50岁,老年是3表示51到100,具体操作是transform/recodeintodifferentvariables.,然

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.

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

k均值才是动态聚类

因子得分*方差贡献率试试

Data-Orthogonaldesign好好考虑试验目的哦.要是设计出错了,那就白搭了……其实还有很多方法可以用较少的试验达到较好的效果.eg.PB.RSA求最优

临界比又称决断值,是根据测验得分区分出高分组与低分组后,然后求高、低分组在每个条目的平均差异.具体方法是将各个条目的总分由高到低排列,总得分前27%为高分组,后27%为低分组,将属于高分组的受试者新增

1)、Mean:平均数,均数2)、Std.Deviation:标准差3)、Std.Error：标准误4)、ConfidenceIntercalforMean：均数的可信区间5)、LowerBound：

试试“&”

Nicetomeetyou!Howdoyoudo?

菜单转换下边的编码为不同变量.把家庭背景选到旧变量里边,新变量取名,写标签.点开更换新值和旧值那个,旧值里填单亲独生子女,新值填单亲,添加,旧值填单亲非独生,新值填单亲,添加,旧值填分单亲.,新值填非

虽然是两因素分析但是和随机区组一样是用双向分类方差分析,即two-wayANOVA,analyze-generallinearmodel-univariate,model中选fullfactorial

多加几个因子就可以了啊

因为逐步回归程序会帮你把不显著（没有作用的）自变量删除了,只保留重要的、有意义的变量.如果你想把所有变量都保留的话,请选择强制法（enter）进行回归分析.

最小二乘法http://www.soku.com/search_video/q_%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E6%95%B0%E7%90%86%E7%BB

这个系数本身就是内部一致性信度,也就是内部各个题目的信度系数,所以只有一个当然结果中可以给出这样一个表格,就是删除每个题目后,原来总表的信度变化,但仍然不是每个题目的信度,也是不可能得出的再问：谢谢你

你自己需要先假设这三个指标之间有什么内部作用机制,是想了解他们之间的相关性,还是想了解他们之间某些之间存在的因果关系.必须先确定你假设的内部作用机制,之后才能选择什么方法

建议你直接去借本SPSS的书看,里卖弄有很多操作步骤和实例.很快就可以学会的!另外提醒你一点,在SPSS里面用聚类分析在里面的选项要选R型聚类.否则的话结果是完全错的!当然你也可以先从把之前的矩阵进行

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,

表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十.很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.00