如果因子分析中主成份只解释了50%,该怎么处理

如题所述

推荐答案 2016-03-02

通常研究中累积方差贡献率能达到50%已经是可以接受的水平了，如实报告这个结果就可以了，不用再额外处理，可能有些专家提出过方差贡献率应当高于80%什么的，但那真的是非常理想的情况，在实际研究中很少能达到这种水平。事实上有相当一部分研究的方差贡献率只能达到40%以上，但作为研究而言，也勉强可以接受了。
如果你想要方差贡献率得到一定程度的提升，可能需要删减掉一些不好的项目，判断标准包括共同度、因子载荷等，这二者最好都不低于0.3.小于0.3的可以删掉，然后再来做一次因子分析。

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第1个回答 2024-01-03

剔除贡献度差的变量呢

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SPSS主成分分析方差解释率才60%,已经提取了5个主成分了,什么原因啊?样 ...答：主成分回归：通过对存在共线性的自变量进行主成分分析，从而在提取多数信息的同时解决共线性问题

SPSS主成分分析方差解释率才60%,已经提取了5个主成分了,什么原因啊?样 ...答：只能提取5个，第六个就不是主成分了，因为已经小于1了。这是因为各个成分的相关性太大引起的，因此这些变量不是很适合做主成分分析！

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主成分分析中,为了让累计贡献率达到80%,能不能删除载荷量大于0.5的因 ...答：载荷量应该是大一点才好，你要删也应该删载荷低的，一般低于0.4或0.45就是偏低，可以考虑删除通常的研究对累计贡献率要求没那么高，80%已经是非常高非常理想了，现实中极难满足，通常高于50%就是可以接受了

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SPSS软件进行因子分析,采用主成分分析法,结果发现 KMO值偏低??_百度...答：2. 通常情况下，KMO值大于0.6时，可以考虑进行主成分分析。在本例中，由于KMO值偏低，得出的主成分分析结果可能不够准确。因此，在继续进行因子分析之前，需要考虑数据预处理，如剔除一些变量或对数据进行变换，以提高KMO值。3. 若经过数据预处理后，KMO值仍然偏低，那么可能需要重新考虑是否进行因子分析...

用spss做因子分析,结果只有一个主成分,怎么能生成多个主成分?答：在主成分抽取那边设置有两种设置方法：1主成分的特征根2累计贡献率建议把累计贡献率设置为85%就可以提取多个主成分

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