spss主成分分析法贡献率
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/10 21:46:21
其实不需要的,你只要去掉%,主成分是自动标准化数据的,也就是去单位运算
恩!第一个是特征值.一般有大于1的或者大于0.5,累计方差百分比一般要求大于85%才能够进行主成分分析.得到的是每个变量的指标,相关系数吧a.然后就是根据特征值b,求向量系数u,u=a/sqr(b).
贡献度没有绝对标准的.如果30个变量,3个主成分的贡献度能够达到75%,我觉得已经很好了.要调整到80%,要么增加主成分数量(因子),要么删除变量.再问:进行因子分析了时候,有四个主成分,删除变量能有
spss熟练掌握我可以代分析的采纳哦
出来的结果里有这个值的我经常帮别人做这类的数据分析的
正负号只是表示关系的正负这不影响主成分分析主要看绝对值的大小绝对值大就表示关系强
感觉问错了吧,应该是怎样用spss解决主成分分析的问题吧!其实主成分分析的数据处理过程含以下几个方面:1.数据的标准化.2.标准化后数据的协方差阵3.协方差阵的特征值特征向量4.计算累积贡献率,确定主
你直接设置累计贡献率要达到90%就可以啦再问:这里有个基于特征值--特征值大于(A):但是那个框框里不能输入,是不是我的spss的问题啊?再答:你看自己要保留几个因子然后再因子的固定数量输入相应的数值
可以的啊,你这个说明提取了3个主成分,前三个主成分的累计贡献率为94.699%,你这个累计贡献率已经很高了,很不错的
你提取几个主成分啊,我看你一点都不会啊再问:完全不会,就是看了一点书,真不敢说会,怎么提取???再答:看累积贡献率或者碎石再问:我的结果中没有显示累积贡献率,倒是有碎石图,能简要和我说下碎石图的含义不
KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P
在因子分析时,点击得分-保存因子得分即可,在回归分析时,将Y输入到dependent,F1F2输入到indenpendent,下面那位说错了.再问:就是一开始肯定没有YF1和F2的,提取出来主成分怎么
主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分,其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法而回归分析是为了构建一个自变量和因变量的关系模型,从而可以找到有效的预测因变量的方式所以回归分析需要有
①如果你的指标因子中出现了负向指标,即你说的越小越好,那么我建议你不要用SPSS进行标准化,因为SPSS默认的标准化方法是标准差标准化,对负向指标不太合适.你可以手动用excel进行极差标准化,公式为
分析--降维--因子分析,注意在旋转选项中勾选一种方法.
累计贡献率一般需要达到80%以上,才可以,不知道你的因素之间是不是相关性很高
先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了
这里当然选五个了啊,一般按特征值大于1来选,方差贡献率越大越好,大于80%也不是不选后面的因子了再问:谢谢哦,我看有些实例没有出现这样结果,一般对应的特征值大于1也就差不多85%,这样的输出结果不知道
你得设置因子载重值排序啊,你看特征根值大小进行比较哪个影响大
如果其他数据也是100%,那就是你操作方法的问题.你看看主成分分析是不是按照要求一步步做的,有没有点错.spss最好不要用中文版的,经常出错,英文版的好很多.