因子分析数据修改器

SPSS可以导入外部数据啊,不过我都是用复制粘贴的,SPSS里的相关是以列来的哦,就是说你导入的时候注意每一列都可以加一个名称啊,然后列与列之间做因子分析,不知道你的数据是怎么样啊,有的时候还要算一下

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.

因子分析时候有个选项里面是选择保存因子得分然后在原始数据的最后面就会有几列新的数据出来其中就包括了你提取出来的几个主因子的得分然后你要求相关就是把新出来的几列因子得分之间就好了,但是提取出来的因子之间

看特征根大于1的有几个主要维度,用碎石图比较容易看,然后看几个因素旋转后的矩阵是否能够集中在这几个维度,每个维度有几个因子,如果聚集效果比较明显,就可以用因子分析.因为因子分析本来就是要在若干个因素之

1、确认选择这个选项吗?见下图.理论上选择这个选项,不可能没有结果的. 2、调换位置后,变量名是否变化了?3、String类型的数据只能分类变量,否则是不能用来说做数据分析的.分类变量,将字

可以的,明渠流量计里面的工作参数可以修改,累积流量也可以清零,一般都设置了密码,所以你还是要跟厂家联系的

这方面的资料比较多啦,你可在百度“知道”和“文库”中找到.我这里简要说一下思路：1.先把调查数据全部录入数据库中；2.利用SPSS的“分析”菜单中降维分析做因子分析,具体操作可能找些材料.3.在做“因

不能用平均法,而是用因子分析中累积贡献率和因子得分的乘积来计算每年的综合排名,至于再计算五年的平均数,不太科学,应该按照综合指数法计算一些变量,如发展速度,5年平均发展速度、增长速度等,在大部分评价中

spss自己自带一个叫model之类的演示玩意里边有数据的.然后你直接拿出来用即可

用因子分析可以形成两个公因子：解释的总方差初始特征值提取平方和载入成份合计方差的%累积%合计方差的%累积%13.92178.42478.4243.92178.42478.42421.06221.247

一般采用相关系数矩阵分析都是自动标准化的,如果你不放心,可以人为标准化,会自动保存新变量的,而不是要重新输入标准化数据.

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·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

你试试只提取2个或者提取4个公因子试试.再问：如果指定提取四个的话，就会出现第四个因子的特征值小于1的情况，而且累计贡献率也只有65.7%，这样可行么？再答：应该可行，其实因子分析就是一个探索性分析，

做个相关或者偏相关分析看看,把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去,再试下

如果不相关,就没有必要用因子分析,因子分析只在高度相关时才能使用.正确的选择方法才是关键.再问：写论文题目早就定下来了，没法改了，而且我找了好几份参考的论文，也都是用因子分析法分析跟我一样的问题的，我

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,

http://zhidao.baidu.com/question/39691179.html?si=2

如果你收集的数据是真实数据的话,用修改数据来提高相关性就没必要了.记得在因子分析前要数据预处理,移除界外值.

这个表格的意思是通过主成分提取法,仅仅提取出一个公因子来,而那个60%的意思就是这个提取的公因子能够解释原来所有变量的60%的变异这样的主成分分析基本上没有什么意义