作业帮spss 主成分分析中,特征值大于1的主成分累计贡献率低于80%
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/09 04:21:17
先将x1-x12作为指标名在转置排列,即行为指标名,列为数值.然后打开软件,导入数据,单击分析->数据缩减->因子分析,进入因子分析窗口,选中所有变量加入右边框,点击描述->相关矩阵-,勾选系数,km
我用SAS做的主成分分析,SAS与SPSS一样都是常用的统计软件.PS：楼主如果认为还可以就多给点分啦~
最大方差旋转只是其中的一种旋转方法,因为该方法旋转后的结果很清楚,所以一般默认选择都是这种方法至于你做主成分分析是需要看你的原始数据情况的,如果你原始数据变量就很少,不超过三五个这样的,就没必要做主成
这个说明你的数据可能不太适合做主成分分析,他们的公因子可能对整体解释力都比较低建议你还是取百分之85的吧,因为这样才将大部方差解释掉了还是建议你检验一下数据吧,你的数据可能不适合做因子分析
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
正负号只是表示关系的正负这不影响主成分分析主要看绝对值的大小绝对值大就表示关系强
因为对阁下的题目不了解,所以不知道上图中的结果代表什么含义.你的理解是正确的,主成分分析得到的主成分是一个综合性指标.从数学的运算来看,主成分分析的过程只是在原来的相关系数矩阵上做了一个正交旋转.而降
主成份分析本质上是一种降维技术,要将多个变量通过旋转在少数维度（最好是2个）上表示出来,并据此分类.但是旋转的方法不同,投射出来的结果也是不一样的,因此你会看到特征向量数值绝对值相同,但符号相反.就好
你直接设置累计贡献率要达到90%就可以啦再问：这里有个基于特征值--特征值大于（A）：但是那个框框里不能输入，是不是我的spss的问题啊？再答：你看自己要保留几个因子然后再因子的固定数量输入相应的数值
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
KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P
在因子分析时,点击得分-保存因子得分即可,在回归分析时,将Y输入到dependent,F1F2输入到indenpendent,下面那位说错了.再问：就是一开始肯定没有YF1和F2的，提取出来主成分怎么
主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分,其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法而回归分析是为了构建一个自变量和因变量的关系模型,从而可以找到有效的预测因变量的方式所以回归分析需要有
①如果你的指标因子中出现了负向指标,即你说的越小越好,那么我建议你不要用SPSS进行标准化,因为SPSS默认的标准化方法是标准差标准化,对负向指标不太合适.你可以手动用excel进行极差标准化,公式为
累计贡献率一般需要达到80%以上,才可以,不知道你的因素之间是不是相关性很高
先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了
过程进行分析时,SPSS会自动对原始数据进行标准化处理,所以在得到计算结果中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1所对应的贡献率再除以所提取两个
这里当然选五个了啊,一般按特征值大于1来选,方差贡献率越大越好,大于80%也不是不选后面的因子了再问：谢谢哦，我看有些实例没有出现这样结果，一般对应的特征值大于1也就差不多85%，这样的输出结果不知道
你得设置因子载重值排序啊,你看特征根值大小进行比较哪个影响大