因子分析提取的维度和设计时的维度不一样

维度是指一种视角,而不是一个固定的数字；是一个判断、说明、评价和确定一个事物的多方位、多角度、多层次的条件和概念.问卷调查的维度,是以问卷调查的方式,围绕你要了解的主题提出多方位,多角度,多层次的各类

以下是我自己通俗的理解哈.主成分分析,就是多个变量综合起来反应一个指标,要把这个指标找出来.因子分析就是其实潜在的有几个指标,而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果.因子分析不好理解是吧,举个

°后面跟N（北）S（南）E（东）W（西）注：赤道0°日界线180°本初子午线0°南北2极点90°后面不跟NSEW

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

每个维度下的数据算出的是各维度的内部一致性信度,所有数据放在一起算出的是整份问卷的内部一致性信度.一般情况这两个都是要算的,报告时就是各维度信度系数和整份问卷的系数.如果各维度的系数不是很高的话,也可

你说的是一致性系数吧?scale里面就有的,我记得是analysis下拉菜单里.

如果你是用胺类固化剂,则固化剂用量为每100份（质量）所需固化剂份数=胺当量/环氧当量*100或者=胺的相对分子质量/胺分子中活泼氢个数*环氧值*100.再问：非常感谢，不过我说的是混合树脂。

理论应该用CDNA进行因为设计,但要保证你提取的mRNA的质量,尽量减少降解.可以在原序列基础上先写出互补序列再进行引物设计.

没有解决的方法spss因子分析是根据你的数据本身的特点进行分析得出的,从数据上来说它是准确的方法但是有可能它与实际的预设会存在不一致的情况要么就分析下通过因子分析得出的维度,从而找到意义所在要么就重新

·简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.“从树木看森林”,抓住主

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

·简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.“从树木看森林”,抓住主

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,

探索性因子分析应该在一开始的时候就做做了之后再做修改,重做我替别人做这类的数据分析蛮多的

45#钢,调质处理再问：我还要其许用剪切应力大于83mpa，有这样的常用的设计轴的材料吗再问：亲，有这样材料吗？再答：你的轴用在哪里？再问：二级展开式圆柱齿轮减速器再答：45#钢调质处理足够满足，或者

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

是球形检验,如果相应p值小于0.05,说明变量之间存在相关性,适合做因子分析,df是自由度,sig是p值.后面的是题项.再问：谢谢，我已经知道了，非常感谢！那么如果我只想做一种变量与其它因素的关系，而

106.5E,29.5N

和预先设计的不一样,这个情况再正常不过了我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那如何继续处理呢?

1.太阳的辐射,对建筑的日照间距、朝向...都有关系.2.风象,对工业区和居住区的布置有关系.3.温度,对工厂的选址,采暖,绿地有关系.4.降水,对排水有关系.