1樓：匿名使用者
因子分析（bai你這裡使du用主成分法做因zhi子分析）的好壞主要dao
就是看看kmo，特徵回值方差貢
答獻率，共同度和因子載荷，如果都比較好（一般就是說kmo值0.8以上，方差貢獻率起碼0.4，共同度起碼也有0.4，因子載荷起碼均在0.4以上），那就ok
kmo值書上（《吳明隆統計實務》）說的最低限度是0.5，方差貢獻率40%是最低的可接受程度，你的67%已經挺高了，關鍵問題是kmo不好，kmo的意義在於檢驗你的這些資料有沒有一定的內部相關，能不能形成一些區域性因子，最少一個，因為因子分析就是給資料分類分維度，要是資料都零零散散，任何兩個題目都不相似，就不適合因子分析，kmo就不高，想提高的話，酌情刪除一些題目（主要是看因子載荷，太低的刪，一個題目在兩個因子上載荷接近的也刪），再重新做因子分析看結果，如果還不好，就加題目，加一些你覺得比較好的專案，主要是靠刪除不好的專案，不過要注意，每個維度最好至少留下3個題目
SPSS中因子分析和主成分分析的區別？都可以實現嗎
主成分分析法在spss中沒有辦法直接實現,是通過因子分析來構建模型的.它們的區別還是模型構建體系不一樣,因子分析是 f ax 主成分分析則是用特徵根向量求出的矩陣算出因子得分,與因子分析直接得出的得分是不一樣的.主成分分析和因子分析有什麼區別？1 原理不同 主成分分析是利用降維 線性變換 的思想，在...
主成分分析和因子分析結果一樣嗎主成分分析和因子分析有什麼區別
主成分分析和因子分析的結果不一樣。主成分分析和因子分析都是資訊濃縮的方法，即將多個分析項資訊濃縮成幾個概括性指標。因子分析在主成分基礎上，多出一項旋轉功能，該旋轉目的即在於命名，更容易解釋因子的含義。如果研究關注於指標與分析項的對應關係上，或是希望將得到的指標進行命名，spssau建議使用因子分析。...
用spss做主成分分析，為什麼做出的相關係數矩陣中少了幾個變數
把變數匯入分析框的順序換一下試試 可能是沒有事先定義導致系統不認識變數，自動刪除了。解決了嗎，求告知，我也遇到這個問題了 問題解決了沒？答案分享下啊 能給出具體的圖嗎？或者表述的更具體一些？一般不會這樣，重新操作做啊 主成分分析用相關係數矩陣和協方差矩陣有什麼區別？在統計學與概率論中，相關矩陣與協方...