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spss进行主成分分析,变量个数大于样本数据,是不是得不到可性度高的结果?
我弄了15个变量指标,可是只有8年的数据,软件说不是正定矩阵,所以得不到KMO值,是不是就不能进行主成分分析呢?
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其他回答
第1个回答 2015-04-22
数据的确很小,变量要缩减一下
相似回答
主成分分析SPSS
操作与
结果
解释
答:
主成分分析
在
SPSS中的
操作步骤如下
,结果
解释如下:操作步骤:数据标准化:打开数据文件。选择“分析→描述统计→描述”,将相关变量选入“变量”框。勾选“将标准化的分另存为变量”选项。执行主成分分析:点击“分析→降维→因子分析”。在因子
分析主
对话框中,选择“描述”按钮,并勾选“原始
分析结果
...
spss主成分分析
(Principal Component Analysis,PCA)及
结果
解读
答:
坐标旋转:通过线性变换,将原始变量转化为互不相关的新变量。方差最大化:主成分按照方差从大到小排列,前几个主成分包含了原始
数据的
大部分信息。降维:通过提取少数几个主成分,可以大大降低数据的维度,同时保留大部分信息。三、
SPSS中进行主成分分析的
步骤 数据标准化:加载数据文件,选择相关
变量进行
...
用spss进行主成分分析的结果
怎么看,说明什么
答:
通过
SPSS软件进行的
因子
分析,
我们可以观察到共提取了三个主成分,这三个主成分能够解释的方差为69.958%。SPSS软件默认提取特征根大于1的主成分,如果加入第四个
主成分,可
解释的方差将提升至86.26%。根据专业知识的判断,我们可能需要考虑增加一个主成分以更准确地解释数据。在SPSS的更新中,原有的独立...
spss主成分分析
(Principal Component Analysis,PCA)及
结果
解读
答:
(1)足够大的样本量,通常样本量是
变量数的
5倍以上
,大于
100例。(2)变量间有相关性
,SPSS
通过KMO检验和Bartlett球形检验判断。(3)生成公因子有意义,必要时通过旋转优化。三、
主成分分析
与因子分析 联系:两者都是降维工具,新变量代表原始变量大部分信息且独立,适用于后续分析。区别:(1)主成分分析...
用spss进行主成分分析的结果
怎么看,说明什么
答:
P<0.01说明指标间并非独立,取值是有关系的。可以进行因子分析 根据上图 可以看出一共提取了3个主成分 可是能解释的方差为69.958%软件默认的是提取特征根大于1的主成分 如果加上第四个
主成分的
话可以解释的变异度为86.26%所以结合专业知识 可以考虑
是不是
增加一个主成分。
spss主成分分析结果
解读
答:
所以结果将从
数据是否
适合主成分分析,成分选择个数以及提取成分三部分进行说明。1.KMO值和巴特球形检验 首先分析研究数据是否适合
进行主成分分析,
从上表可以看出:KMO为0.614
,大于
0.6,满足主成分分析的前提要求,以及数据通过Bartlett球形度检验(p<0.05),说明研究数据适合进行主成分分析。2.成分选择...
spss主成分分析
步骤是什么?
答:
由于主成分分析关注的是变量间的相关性,不同变量可能存在量纲和数量级上的差异。因此,需要对
数据进行
标准化处理,消除这种差异对
分析结果的
影响。3.
进行主成分分析
在
SPSS中,
选择主成分分析模块,将标准化处理后的数据导入,运行程序即可得到主成分分析结果。这个过程包括计算协方差矩阵、特征值、特征...
如何在
spss
上
做主成分
因子
分析
来确定结构效度?
答:
在
进行SPSS主成分
因子分析以确定结构效度时,首先应执行KMO和巴特利特球形检验。检验的目的在于验证
数据是否
适宜进行因子分析。KMO值在0.9以上表明数据非常适合因子分析。KMO值在0.8至0.9之间意味着数据较为适合,值在0.7至0.8之间则
数据可
接受。0.6至0.7之间的KMO值表示数据质量一般,而低于0.5则...
主成分分析,用spss软件,
kmo值必须
大于
0.7吗?
答:
4. 当KMO值在0.5到0.6之间时,说明数据适合
进行主成分分析,
但是相关性较弱,得出
的结果
可能不够准确。5. 当KMO值小于0.5时,通常建议放弃进行主成分分析,因为这时变量间的相关性非常弱,无法有效地提取公因子。6. 在使用
SPSS软件进行主成分分析
时,可以通过以下步骤操作:首先打开或导入
数据,
然后...
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