因子分析解释方差最低要大于百分之多少合格
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/19 20:01:29
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.
105+(650-105)/(100-1)*(80-1)=539.899029不好意思,第一次回答忽略了百分等级为0时对应的成绩不是0分,这次应该对了,如果还有问题再回复就可以了.
方差贡献率表示同一公共因子Fj对各变量所提供的方差贡献的总和,用来衡量每一个公共因子相对重要性的一个尺度.
有些行业取前三个公因子,累积贡献率最好大于70%
方差=标准差²如果标准差小于1,方差可以小于标准差
解题思路:同学你好,本题目主要是利用均值方差定义解方程组,注意可以直接求解,也可以巧解解题过程:最终答案:4
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
首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学
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
特征根大于1是通常的标准,更多的时候需要根据理论模型来确定总共提取的因子数目,这个是大的前提,否则无论你提取出几个,如果从理论上说不通也没有什么意义.累计贡献率有70就不错了,仅从解释力上看已经不需要
不是的,因子分析提取因子不需要看特征值,只需要看方差贡献率就可以了.在做效度分析的时候,需要看因子的特征值,看大于1的因子累计贡献率是否达到要求,进而说明效度可以.特征值是根据矩阵计算得到的每个因子的
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
就是说梁上部纵向钢筋的总面积需占梁截面面积大于1.2%.比如500*700的梁,上部钢筋为25钢筋4根,那么上部纵筋面积就是4*3.14*(25/2)*(25/2)/(500*700)
既然可以不要求特征根植大于1,那自然成分的数量就可以根据你自己的情况来定了,你可以结合专业情况看多少个主成分能够把你的主要内容基本涵盖进去那就确定多少个如果只是单纯的看这个图,就会出现不同的观点,没有
求各主成分的权重:权重就是用提取出来的主成分的特征根值去除以这几个主成分特征根值之和就得出对应每个主成分的权重了.各个主成分的特征值可以查看解释的总方差表.因子解释变异量:因子解释的变异量=该因子特征
大于70就行了再问:有啥说头么?比如大于85%是啥大于70%是啥感激不尽啊再答:反映原始资料信息的百分70,足够了
为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用.
你的结果不太好,累积贡献率只有60.68%.一般要求85%以上才有意义.再问:贡献率是culmulative?如果数据现在是这样的话...应该怎么看:1那些因子怎么分的?2在spss上怎么操作来把原来
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