一共有變數,用spss進行因子分析,結果如圖

2021-03-03 22:00:30 字數 2082 閱讀 1718

1樓:匿名使用者

看旋轉成份矩陣

前5個題目為第一個因子,接著3個題目為第二因子,最後一個題目為第三個因子,但是因為才一個專案,刪除。

這個是因子分析。你要做什麼迴歸模型?

如何解釋spss因子分析的結果

2樓:匿名使用者

1.kmo和bartlett的檢驗結果:

首先是kmo的值為0.733,大於閾值0.5,所以說明了變數之間是存在相關性的,符合要求;然後是bartlett球形檢驗的結果。

在這裡只需要看sig.這一項,其值為0.000,所以小於0.05。那麼也就是說,這份資料是可以進行因子分析的。

2.公因子方差:

公因子方差表的意思就是,每一個變數都可以用公因子表示,而公因子究竟能表達多少呢,其表達的大小就是公因子方差表中的「提取」。

「提取」的值越大說明變數可以被公因子表達的越好,一般大於0.5即可以說是可以被表達,但是更好的是要求大於0.7才足以說明變數能被公因子表的很合理。

在本例中可以看到,「提取」的值都是大於0.7的,所以變數可以被表達的很不錯。

3.解釋的總方差和碎石圖:

簡單地說,解釋地總方差就是看因子對於變數解釋的貢獻率(可以理解為究竟需要多少因子才能把變數表達為100%)。

這張表只需要看圖中紅框的一列,表示的就是貢獻率,藍框則代表四個因子就可以將變數表達到了91.151%,說明表達的還是不錯的

都要表達到90%以上才可以,否則就要調整因子資料。再看碎石圖,也確實就是四個因子之後折線就變得平緩了。

4.旋轉成分矩陣:

這一張表是用來看哪些變數可以包含在哪些因子裡,一列一列地看:第一列,最大的值為0.917和0.772,分別對應的是細顆粒物和可吸入顆粒物。

因此可以把因子歸結為顆粒物。第二列,最大值為0.95對應著二氧化硫,因此可以把因子歸結為硫化物。第三列,最大值為0.962,對應著臭氧。

因此可以把因子歸結為臭氧。第四列,最大值為0.754和0.571,分別對應著二氧化氮和一氧化碳。

擴充套件資料

因子分析與主成分分析的區別:

主成分分析是試圖尋找原有變數的一個線性組合。這個線性組合方差越大,那麼該組合所攜帶的資訊就越多。也就是說,主成分分析就是將原始資料的主要成分放大。

因子分析,它是假設原有變數的背後存在著一個個隱藏的因子,這個因子可以可以包括原有變數中的一個或者幾個,因子分析並不是原有變數的線性組合。

因子分析還是非常好用的一種降維方式的,在spss中進行操作十分簡單方便,結果一目瞭然。python也可以做因子分析,**量也並不是很大。

但是,python做因子分析時會有一些功能需要自己根據演算法寫,比如說kmo檢驗。

3樓:匿名使用者

首先要說明的是,因子分析是用來降維的。

比如你有很多變數,用這麼多變數來解釋另一個變數,顯得有點複雜,但是如果能找到其它的幾個少量的變數來代替這些變數來進行下一步的分析,這就要用到因子分析。它運用了數學上的矩陣變換思想。

而在實際運用過程中,如果只有5個因素,(也就是你所說的因子)那因子分析這部分就不需要了。

因子分析的結果很好解釋,只是方法選的如果有問題,解釋的再好也沒有意義。

4樓:匿名使用者

analyze——data reduction——factor analysis

因子分析一般採用的都是主成分方法。但是因子分析不是分析因子對其他變數的影響的,而是得到因子的

spss因子分析,如何提取公因子再與其他變數進行分析

5樓:龍之大帝之不死

1、kmo檢驗統計量在0.7以上,說明變數之間的偏相關性較強,適合做因子分析,球形檢驗p小於0.001,說明變數之間存在相關性。

2、第二格**為共同性,表示各變數中所含原始資訊能被提取的共同因子所表示的程度,根據資料,提取的公因子是兩個,第三個**是指提取的倆個主成分能解釋差異的比列,第四個**是主成分表示式,第五**是因子得分公式。

6樓:匿名使用者

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