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在SPSS的因子分析中,得到的结果如图,我该怎么解释呢?数据可用吗? 新手上路,请大侠指点!
如题所述
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推荐答案 2012-12-18
这个图显示前6个因子可以解释全部变量的81%多,可以取6个因子。
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其他回答
第1个回答 2012-12-18
数据可用 抽取特根值大于1的因子 你从碎石图也能看的到 是前4个
第2个回答 2012-12-18
这个结果效果不理想。从结果看应该选前四个因子,但累计贡献率只有69.943%,太少。
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在SPSS的因子分析中,得到的结果如图,我该怎么解释呢?数据可用吗
...
答:
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
我想问下,某些
数据进行SPSS分析结果得到
以下的这图,可以证明那些数据适 ...
答:
1. KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)测度:这是评估样本适合因子分析的一个量数。KMO值越高,说明变量间的共同因子越多
,数据
越适合
进行因子分析
。常规标准是:KMO值大于0.9为非常好,0.8到0.9为好,0.7到0.8为一般,0.6到0.7为差,0.5到0.6为很差。在本例中,KMO值为0.509,表明数据适合进...
用
SPSS
已经做出了
因子分析,
那么具体的
分析结果
应该
怎么
看
呢?
答:
KMO检验统计量在0.7以上,说明变量之间的偏相关性较强,适合做
因子分析,
球形检验p小于0.001,说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性,表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度,根据你
的数据,
你提取的公因子是两个,第三个表格是指提取的俩个主成分能
解释
差异的比列,第四个...
我想问下,某些
数据进行SPSS分析结果得到
以下的这图,可以证明那些数据适 ...
答:
KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数。KMO测度的值越高(接近1.0时),表明变量间的共同因子越多,研究数据适合用
因子分析
。通常按以下标准
解释该
指标值的大小:KMO值达到0.9以上为非常好,0.8~0.9为好,0.7~0.8为一般,0.6~0.7为差,0.5~0.6为很差。如果KMO测度的值低于0.5...
...各位
大侠,
请问这个表格应该
怎么解释呢,数据
在什么范围内算有好的解 ...
答:
你
的结果
挺好的,共同性表示题项
解释
共同特质或属性的变异量,一般而言,共同性低于0.20的题项可以考虑删除。我经常作
数据分析
的
SPSS
13.0
因子分析
后,如何看因子载荷量和特征值,应该看哪个图,还有分散...
答:
一类是探索性
因子分析
法,另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系,而让数据“自己说话”。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的,即哪个测度项对应于哪个因子,虽然我们尚且不知道具体的系数。
用
SPSS的因子分析
做客户偏好的分析,谁能帮
我解释
下这几张图?
答:
瞎掰的,呵呵 图1 【提取】栏是在描述客户偏好相关性,数值大的偏好高,如Q26
解释
为“客户喜欢人性化服务”图2 说明提取出来的前7个成分比较重要,累计占了61.9 图3 是7个成分在27项Q中的分别体现
麻烦大神解答,论文里用
SPSS
做的主成分
因子分析
及和多元回归分析
的结果
...
答:
因子1与因子2所代表
的因子
载荷系数 ΔR2代表r2改变量,属于调节效应范畴 0.3左右代表的拟合度偏低
SPSS
大神,求问
因子分析
之后得出的旋转成分矩阵应该
怎么分析?
答:
可以说是因子1=0.778*TB3+0.453*TB4+0.553*TB1+0.785*TB2,因子载荷在旋转成分矩阵里也是一样的这种纵向的公式。
SPSS的因子分析
过程本身只自带了计算各因子得分的功能 Analyze——Data Reduction——Factor analyze 放入变量之后,其中有一项scores选项菜单,选上。SPSS会
在数据
窗口中生成FAC1_1 ...
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我要得到什么结果
得到的结果叫什么
如果得到结果
如果你得到一个好结果
得到与否的两种不同的结果
得到不同的结果
得到一个结果
因子是什么
因子是什么意思
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