大师作文网spss主成分分析后的维度和自己预设的不一样该怎么办
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/10/03 17:17:12
主成分分析得分系数与原变量标准化后的协方差阵的特征向量是一个东西
1.spss直接帮你把几个因子都已经算出来了,就是FAC1-1列就是因子F1,同理可以得知F2,F3.不用算的,如果问F1怎么来的,就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.21
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
一般要读KMO、碎石图、累计解释率、共同度、因子最大正交旋转后的rotate图
感觉问错了吧,应该是怎样用spss解决主成分分析的问题吧!其实主成分分析的数据处理过程含以下几个方面：1.数据的标准化.2.标准化后数据的协方差阵3.协方差阵的特征值特征向量4.计算累积贡献率,确定主
得到两个主成分的前提是它们的单位根大于1吧.检验你先看看主成分分析的原理.看懂了你就会做啦
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
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
以下全属个人看法,首先我认为,楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知,导致所给的图形就不是最终判断分析的结果.在多元统计分析中,主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的.请饶在下唐突,不过确实,楼主的给因
是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习
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
先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了
思维度计算方法：Data->Compute->填写TargetVariable(指的是目标值,这里是通过计算得到四个维度的值,然后存在一个变量里,这个变量的变量名就是TargetVariable,一般
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
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
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?
spss的主成分分析主要应用在因子分析里,目的是将原来很多的因素,通过他们内在的相关分析,整合成新的一个或多个相对独立的综合因素,来代表原来散乱的因素.例如我们测量客户满意度,设计了10个题目,那数据