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如何解读spss的分析结果?其中,因子分析和主成分分析的差别在哪里
如题所述
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推荐答案 2017-01-21
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,第四个表格是主成分表达式,第五表格是因子得分公式。
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因子分析
法
和主成分分析
法的区别与联系是什么?
答:
区别:在
主成分分析中
,最终确定的新变量是原始变量的线性组合
,因子分析
是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系。1.因子分析法通过正交变换,将一组可能具有相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,称为主成分。它主要用于市场研究领域。在市场研究中,研究人员关注一些研究指标...
主成分分析和因子分析
有什么区别?
答:
主成分分析和因子分析有十大区别:1.原理不同
主成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(主成分必须保留原始变量90...
主成分分析和因子分析
有什么区别
答:
一、性质不同
1、主成分分析法性质:通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量。2、因子分析法性质:研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、
应用不同
1、主成分分析法应用:比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
求助
主成分分析和因子分析的
区别
答:
一、性质不同
1、主成分分析法性质:通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量。2、因子分析法性质:研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、
应用不同
1、主成分分析法应用:比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
因子分析
法
和主成分分析
法的区别与联系
答:
一、方式不同:1、因子分析法:通过从变量群中提取共性因子 2、主成分分析法:通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。
二、应用不同
:1、因子分析法:主要应用于市场调研领域,在市场调研中,研究人员关心的是一些研究指标的集成或者组合,这些...
因子分析的
目的是什么
?和主成分分析
有什么区别和联系?
答:
5、在
因子分析
中
,因子
个数需要分析者指定(
spss
根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同。在
主成分分析中
,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分。
和主成分分析
相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释
因子,在
解释方面更加有优势。...
主成分分析和因子分析
答:
首先解释包含关系。在
SPSS软件
“因子分析”模块的提取菜单中,提取公因子的方法很多
,其中
一种就是主成分。由此可见,主成分只是
因子分析的
一种方法。其次是扩展关系。因子分析解决
主成分分析
解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子(主成分)上的载荷重新分布,从而使原始变量在公...
SPSS中因子分析和主成分分析的
区别?
答:
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
,因子分析
是 F=AX; 主成分分析则是用特征根向量求出的矩阵算出因子得分,与因子分析直接得出的得分是不一样的。
如何
解释
spss因子分析的结果
答:
1.KMO和Bartlett的检验结果:首先是KMO的值为0.733,大于阈值0.5,所以说明了变量之间是存在相关性的,符合要求;然后是Bartlett球形检验的结果。在这里只需要看Sig.这一项,其值为0.000,所以小于0.05。那么也就是说,这份数据是可以
进行因子分析的
。2.公因子方差:公因子方差表的意思就是,每...
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