SPSS因子分析中有一组变量的校正的相总计相关性
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 22:43:35
在表因子变量解释贡献率(Total Variance Explained)中,看各个主因子的方差贡献率(Initial Eigenvalues栏下的% of&n
1、确认选择这个选项吗?见下图.理论上选择这个选项,不可能没有结果的. 2、调换位置后,变量名是否变化了?3、String类型的数据只能分类变量,否则是不能用来说做数据分析的.分类变量,将字
变量是用在方程中的,选择变量是过滤个案的.比如说个案要求某变量中的值>6,则那个变量大于六的个案才进入方程.问题基础点,不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.
RotatedComponentMatrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵,当你设置了因子转轴后,便会产生这结果.转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名.SPSS的FactorAna
问题补充:特征值大于1了,但累积贡献率仅为60%,如何提高累积贡献率?..这个和因子分析所选的每个变量有关系,变量之间要有一定的相关性,同时也可以
我已经回答你了啊怎么又来问了我经常帮别人做这类的数据统计分析的
用因子载荷矩阵的第i列的每个元素分别处以第i个特征根的平方根,就得到主成分分析的第i个主成分的系数,如第一主成分的第一个变量的系数为0.956除以2.777的平方根,这里打不出根号,不好意思,以此类推
分析之前有清理过数据吗,排除那些随意不认真作答的问卷.还有就是你所采用的问卷是否是成熟的量表,外国的话在国内是否修订过.如果都是的话,不太应该出你所说的这种多负载的情况.负载小的那些变量直接排除不行吗
有数据和参考论文吗有的话发到luguoda9you@sina.com我看看如何处理
没有解决的方法spss因子分析是根据你的数据本身的特点进行分析得出的,从数据上来说它是准确的方法但是有可能它与实际的预设会存在不一致的情况要么就分析下通过因子分析得出的维度,从而找到意义所在要么就重新
主要是看变量类型不同类型的分析方法不一样的我经常帮别人做这类的数据分析的
因子分析算是spss高级进阶的内容了,一般缺少统计基础的人很难理解因子分析的数据基础,导致在数据分析的时候忽略很多细节,导致错误的发生.在因子分析中最容易发生的一个错误就是某些变量的因子载荷出现负数而
首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学
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
说明是负的强相关
你说的:“原始标量数据后面会出现新的数据”不是标准化的数据,而是各因子的得分.
按照旋转后的再问:我计算的时候也是这样算的。可spss的书上怎么的是按照原始特征方差值呢?张文彤那本。不知是否写错了?再答:我记得,我学的书用的就是旋转后的
如果你收集的数据是真实数据的话,用修改数据来提高相关性就没必要了.记得在因子分析前要数据预处理,移除界外值.
是球形检验,如果相应p值小于0.05,说明变量之间存在相关性,适合做因子分析,df是自由度,sig是p值.后面的是题项.再问:谢谢,我已经知道了,非常感谢!那么如果我只想做一种变量与其它因素的关系,而
一个因子通常包括很多个子项,因子得分是指这些子项按照一定的加权规则(spss自行定义的)计算出来的数值.希望能帮到您!再问:例如我现在是人口预计,中有GDP,生活成本,还有学校数目等等等等,那得分是什