因子分析结果解释了累计方差-搜答案-搜搜做题作业网

你完全不懂因子分析吧,不存在共线性是不能做因子分析的,kmo大小无所谓的,79%已经很大了再问：是不太懂。不是说KMO要70%以上才算合格吗？再答：只要这个检验p

方差贡献率表示同一公共因子Fj对各变量所提供的方差贡献的总和,用来衡量每一个公共因子相对重要性的一个尺度.

恩!第一个是特征值.一般有大于1的或者大于0.5,累计方差百分比一般要求大于85%才能够进行主成分分析.得到的是每个变量的指标,相关系数吧a.然后就是根据特征值b,求向量系数u,u=a/sqr(b).

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,

有些行业取前三个公因子,累积贡献率最好大于70%

是不是数据输入有误啊,好像权重有时符号位不影响结果.

RotatedComponentMatrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵,当你设置了因子转轴后,便会产生这结果.转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名.SPSS的FactorAna

那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.

你试试只提取2个或者提取4个公因子试试.再问：如果指定提取四个的话，就会出现第四个因子的特征值小于1的情况，而且累计贡献率也只有65.7%，这样可行么？再答：应该可行，其实因子分析就是一个探索性分析，

首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学

方差贡献率是指单个公因子引起的变异占总变异的比例,说明此公因子对因变量的影响力大小；累计方差贡献率是所有公因子引起的变异占总变异比例,说明所有公因子对因变量的合计影响力.两者的关系是：各方差贡献率相加

你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可

analyze下面选择diemnsionreducation,再选择factor因子分析,把你需要计算方差贡献率的变量放到右侧的框里,点击OK,结果里有1张表,就是这些变量的方差贡献率和方差累计贡献率

求各主成分的权重：权重就是用提取出来的主成分的特征根值去除以这几个主成分特征根值之和就得出对应每个主成分的权重了.各个主成分的特征值可以查看解释的总方差表.因子解释变异量：因子解释的变异量=该因子特征

方差齐性（ANOVA）检验结果显示为不显著的,大于0.05,即通过了方差齐性检验,这与lsd的检验室没关系的

大于70就行了再问：有啥说头么？比如大于85%是啥大于70%是啥感激不尽啊再答：反映原始资料信息的百分70，足够了

一个因子通常包括很多个子项,因子得分是指这些子项按照一定的加权规则（spss自行定义的）计算出来的数值.希望能帮到您!再问：例如我现在是人口预计，中有GDP，生活成本，还有学校数目等等等等，那得分是什

SPSS因子分析结果,

去人大经济论坛看看吧,这类问题很多,一两句话说不清楚……

你的结果不太好,累积贡献率只有60.68%.一般要求85%以上才有意义.再问：贡献率是culmulative？如果数据现在是这样的话...应该怎么看：1那些因子怎么分的？2在spss上怎么操作来把原来

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