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spss主分成分析,主成分分析spss操作

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紧急问题！spss主成分回归分析你怎么看待用spss进行主成分分析的结果？另外，spss使用因子 。但是 ， 如果必须使用主成分分析方法 ， 则需要根据某些因子spss output手动计算主成分得分 ， 如何使用spss主成分分析和因子分析主成分分析可以理解为一种数据处理理论和一种应用方法 。
【spss主分成分析,主成分分析spss操作】
1、如何用SPSS对一组数据进行主成分 分析并进行回归 SPSSAU可用，选择因子分析(你这里用主成分法作为因子分析)的好坏主要看KMO、特征值的方差贡献率、共性和因子负荷 。如果都是好的(一般来说KMO值在0.8以上，方差贡献率至少0.4，共性至少有) 。要素负荷至少在0.4以上)，那么OKKMO价值本(吴的统计实践)中的最小值是0.5，40%的方差贡献率是最低可接受水平，你的67%已经相当高了 。关键问题是KMO不好 。KMO的意义在于检验你的数据是否有一定的内在关联 ， 是否能形成一些局部因素 ， 至少一个 。因为因子分析是将数据进行维度分类，如果数据分散 ， 任意两个题目不相似 ， 就不适合因子分析，KMO不高 。如果想提高，适当删除一些话题(主要看因素负载，太低就删除，一个话题负载接近两个因素就删除) 。如果不够好，可以增加话题 ， 增加一些你认为比较好的条目，主要是删除不好的条目 ， 但需要注意的是 ， 每个维度最好至少留3个话题 。

2、SPSS主成分 分析问题KMO的值是人们用来判断数据是否适合做因子的标准分析 。其实就是分析是否存在某个局部因素(局部因素是指题目的某个部分衡量了一个潜在变量，比如5道线性代数选择题衡量的是数学能力，或者至少是一个局部因素) 。所有的问题都用一个因子来衡量)，KMO越高，越能说明局部因子的存在，越适用于因子分析(因为因子分析的目的是简化大量的问题，分成几类因子中，只有局部因子存在，能量因子/ 。0.7以上比较合适，0.5以上不太好，但勉强可以做到(有些统计参考书说0.5以上是最低标准) 。

3、急问! spss主成分回归 分析后,要把标准化后的数据还原用来求原方程式,怎...将得到的打印值作为因变量，原始数据作为自变量 。然后线性回归，得到的回归系数就是线性组合的系数，然后你的回归就相当于一个线性方程组 ， 然后就可以化简为主成分回归方程 。将获得的打印值作为因变量，原始数据作为自变量 。然后线性回归，得到的回归系数就是线性组合的系数，然后回归就等价于一个线性方程组，然后就可以化简为主成分回归方程 。
4、用 spss进行主成分 分析的结果怎么看,说明什么看由负载重的组件组成的指示器，这些指示器属于一个组件 。那么，举个例子 ， 从我发出的这两张表格中，我能得出什么结论呢？或者如果你需要更多的信息，我会发给你，KMO检验用于检验变量之间的偏相关 。一般来说，大于0.9时效果最好，0.7以上可以接受 ， 0.6时效果较差 ， Bartlett的球面检验用于检验相关矩阵是否为单位矩阵p 。

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