验证性因子分析 一般分析自变量还是因变量

1）验证酶高效性的实验中自变量——催化剂（一般是用无机催化剂和酶进行比较）﹑因变量——反应时间,﹑无关变量是——反应物的浓度（2）在"pH对酶活性的影响"的实验中,因变量是试管中砖红色沉淀的程度.老师

以下是我自己通俗的理解哈.主成分分析,就是多个变量综合起来反应一个指标,要把这个指标找出来.因子分析就是其实潜在的有几个指标,而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果.因子分析不好理解是吧,举个

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

这需要看你问卷的具体问题,如果你问卷中包含若干量表,则需要对每一个量表进行效度分析（KMO和巴特利检验及因子分析）,如果你整张问卷就是一张普通的调查问卷的话,对问卷进行整体的效度分析就可以了.

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,

用因子得分FAC1-1做回归,那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数,你可以参考网上的文献,另外新生成的因子是不相关的,不用做相关分析了

主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关.因子分析是研究如何以

TotalVarianceExplained（是这个表上有的,SPSS的结果里,下面是同一个表,横着显示不了）InitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoa

聚类分析一般是用来描述变量或者样品之间相似性的方法,事先是不知道有多少中类别的.判别分析是事先知道了有哪些类别,而且有相应的分类数据,那么可以通过已知的分析数据建立一个分类的规则,那么给出一个或多个未

啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.

如果你的因变量仍然是连续性数值变量,只需要把这些分类名义变量转成哑变量,之后才能进行多元回归分析或者可以直接使用多元方差分析,进行回归参数的估计都是可以的如果因变量也是分类的名义变量,那只能用logi

先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p

先注意,我的是竖着的,先假设,再自变量,再因变量假设；1.盐会由于水的蒸发而结晶,使盐与水分离2.搅拌能加速食盐的溶解3.适宜的温度会使植物生长速度加快4.糖残留在牙齿上会引起蛀牙5.帆船要靠风来行驶

主成分分析可以理解为一种数据的处理理论,也可以理解为一种应用方法.而因子分析则可以理解为一种应用方法,因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方法来浓缩因子.所以其实所谓的区别只不过是在学科研究

因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子

在试验设计（DOE）中一元回归分析的自变量、因变量不会服从正态分布的.在完成数据的一元回归分析后,应该检验回归分析的残差,包括残差对观测顺序、残差对自变量、残差对因变量、残差自身的分布都应该服从正态分

先注意,我的是竖着的,先假设,再自变量,再因变量假设；1.盐会由于水的蒸发而结晶,使盐与水分离2.搅拌能加速食盐的溶解3.适宜的温度会使植物生长

lz的意思表达不是很明白.以因子分析为例：因子分析会有variables的框让你自己选择对哪些变量的数据进行分析.如果需要对原始数据进行分析,那就将你原始数据的相关变量名拖到variables的框里就

主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关.因子分析是研究如何以

可以解释但是一般使用主成分与因变量y进行回归分析的比较多通过这种回归分析可以更加清晰的看出之间的关系