作业帮kmo样本测验
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/02 16:19:15
假设你的样本在A1:A2000任意选一空白的单元格平均数：=AVERAGEA(A1:A2000)样本方差：=var(A1:A2000)样本标准差：=stdev(A1:A2000)另外补两个给你总体方差
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
具有共同性质的个体所组成的集团,称为总体.总体往往是设想的或抽象的,它所包含的个体数目是无穷多的.例如水稻品种湘矮早4号的总体,是指湘矮早4号这一品种在多年、多地点无数次种植中的所有个体,称为无限总体
你把变量弄少一点就可以了.
直接在因素分析里做analyze——Datareduction——Factor并在descreptives里选择KMO就可以了
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差.样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量,
KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.
不可以的如果要尊重事实的话,你数据出来就是这样的结果,为什么要拒绝这样的结果呢?
仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!
是的,这是因子分析的前提条件,通不过这两个东西就说明量表不适合做因子分析再问：可是我看了好多论文上面在做因子分析时都没有做相关检验的，还是在核心期刊上，我把那些数据检验一下救过都是显示Thismatr
总体就是所有、全部；个体就是构成全部的元素；样本就是从总体里抽出的元素；样本容量就是抽出的元素的多少.
做个相关或者偏相关分析看看,把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去,再试下
1,根据中心极限定理,样本均值的标准差等于总体的标准差除以根号n,n为抽样的样本容量,算下来就是0.79057；2,Z值只是一个临界值,他是标准化的结果,本身没有意义,有意义的在于在标准正态分布模型中
是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习
KMO是做主成分分析的效度检验指标之一,以前的文献中写说,KMO在0.9以上,非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间,很适合；在0.7-0.8之间,适合；在0.6-0.7之间,尚可；在0.5-0.6
不适合,一般kmo大于0.7
因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特在spss中的因素分析时有关于bartlet球形检验的选项,如果sig值小于0.05,则
估计σ^2好像只用s^2和n就好了,首先构造统计量（n-1)*s^2/σ^2~x^2(n-1),得到双侧置信区间为[(n-1)s^2/x^2(1-a/2)(n-1),(n-1)s^2/x^2(a/2)
总体：某地39万观众对新闻,动画,娱乐3种节目的喜爱情况个体：某观众对新闻,动画,娱乐3种节目的喜爱情况样本是19万观众,不确定这些答案哦,样本容量就是39万哦