KMO检验通过,但是抽取特征值大于1的成份贡献率很低,能不能抽取特征值小于1的
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/13 19:03:11
你的数据多少了,一般情况下如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验
令P=(p1,p2,p3),则有P^(-1)AP=diag(1,0,-1)所以有A=Pdiag(1,0,-1)P^(-1).所以只要求出P的逆,代入相乘就得到原矩阵了
根据学者的相关研究,做因子分析样本容量最好不小于100人,题目与被试比例最好是1:5,最起码样本量不可以小于指标数量(以上内容请参考吴明隆统计实务),否则因子分析难以得到稳定可靠的结果,虽然操作还是可
直接在因素分析里做analyze——Datareduction——Factor并在descreptives里选择KMO就可以了
貌似是H2S,有点忘了,呵
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?
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
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
系数T值通过检验,说明各系数(解释变量)对被解释变量显著.R^2小则说明你列的模型对被解释变量不显著.试试用别的模型来解释吧
效度分为很多,你说的应该是结构效度因子分析有标准步骤,不是说你这么做因子分析就不好,他那么做因子分析就好需要对哪些变量做因子分析,要根据你的目的来决定kmo是必须要看的我经常帮别人做这类的数据分析
向量自回归自己会动态调整至平稳的...再问:米有明白……是滞后结构那一步么?我不是学统计的,所以特别的不系统
因为这个自变量贡献率小,通过T检验和F检验,只说明了这个变量对因变量有显著影响,但拟合优度低说明它不是最主要的影响因素,或者至少你在方程中忽略了一些其它有影响的因素.再问:我一般回归分析都说两者之间存
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
首先制造单位需要自行按照质量保证体系检验合格.锅检所再根据监督检验结果出具监督检验证书.
要看你的矩阵P特征向量是怎么排列的,特征向量对应特征根查看原帖
你看下没出来这个结果的英文提示是什么,这个一般是你的数据有问题的
matlab很快就可以求出啦[v,d]=eig(A)你给的矩阵好像不是很好认是1还是11再问:是1再答:好吧我帮你求一下v=0.2168-0.0465+0.0436i-0.0465-0.0436i-0
用灼热的铜丝检验是否存在氧气.如果是检验氧气纯度,则可以用带火星的木条,看是否复燃.