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三维主成分分析软件 主成分分析软件

三维主成分分析软件

【Stata软件做主成分分析,如何画前三个主成份的散点图呢?stata已...

主成分分析就是在进行因子分析的时候前几个主成分的特征值累计占总方差的80%以上.6-0,同一组数据,但是老师说不合格这点就有点麻烦.5-0.7之间.9以上.主成分分析是因子分析的一个特例.6之间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;在0.8-0.9之间,很适合;在0,后面的因子省略.8之间. 我觉得KMO在0,KMO在0.7-0.6左右还行,(你可以说服老师,或者你来改数据),表示很差;在0,完全凭数据来分析,同一道题,非常合适做因子分析;因子分析就是没有设定主因子,我做因子分析时候的KMO在07左右的,没有小过0.65的,老师没有说不合格的.PS,可能就是做完之后效果不是很好吧,适合;在0.6左右影响不会很大,尚可;在0:0.5以下应该放弃...

如何正确应用SPSS软件做主成分分析

因子分析1输入数据。

2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor 。

3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。

4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差,在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项,要求计算相关系数矩阵,单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。

5单击主对话框中的Extraction 按钮,打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。

在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components,在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分,在Exact 栏中选择Number of Factors;6, 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。

单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。

6单击主对话框中的OK 按钮,输出结果。

spss软件主成分分析如何判断取哪些成分

因素分析的主要目的还是简化题目的结构,把多数单个的题目进行归类,归为少数几个因子,所以在spss里面因素分析在降维菜单下。

因此,因素分析最主要的还是要用最少的维度来贡献最多的变异,这应该才是最主要的标准。

即便贡献率超过85%,也要看:第一,是否产生了过多的维度,维度过多因素分析就意义不大了;第二,是否有些维度的贡献率偏低,贡献率偏低的话不要也罢。

事实上对于做研究,40%的累积贡献率已经算是可以接受,50%以上就可以作为实际应用的标准了。

倒是85%显得过于严苛。

当然如果能达到这个水平且维度少,每个维度的贡献率又都比较高,那就很理想。

spss做因素分析选取主成分个数的标准一般就是两个:第一是特征值,大于1的提取出来,这只是个大概;第二是参考碎石图,看看碎石图拐点出现的位置,看看图从什么地方开始趋于平缓。

综合这两点,然后再看看累积贡献率是否合适,就可以完成成份的选取。

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