作业帮主成分分析 spss 数据预处理
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/27 17:50:48
先将x1-x12作为指标名在转置排列,即行为指标名,列为数值.然后打开软件,导入数据,单击分析->数据缩减->因子分析,进入因子分析窗口,选中所有变量加入右边框,点击描述->相关矩阵-,勾选系数,km
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
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
这个factor1就是主成分分析法计算出来的因子得分,跟主成分得分是完全不一样的概念,一般现在都是直接采用这个因子得分进行接下来的计算因为主成分得分还要经过复杂的换算,且spss无法直接给出再问：那主
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
可以看看,邮箱：shendingjian@yahoo.cn
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
因为对阁下的题目不了解,所以不知道上图中的结果代表什么含义.你的理解是正确的,主成分分析得到的主成分是一个综合性指标.从数学的运算来看,主成分分析的过程只是在原来的相关系数矩阵上做了一个正交旋转.而降
主成分分析不计单位,可以选择将数据标准化.
可以进行主成分分析的至于你的数据只提取了一个主成分,有可能是数据有问题,当然也有可能的确是这些变量之间本身就存在很强的相关性,所以主成分分析只提取一个主成分就能够代表你目前的这些变量了,没必要太奇怪,
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
线性回归哪个是因变量,哪个是自变量呢再问：60岁及以上人口是因变量其余是自变量？再答：相关一张张图传麻烦，给个QQ我发你再问：.
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
一般资料看上面的那个,0.020,小于0.05,统计学差异显著.再问：也就是说看sig（双侧）上面那个值就行了？小于0.05为显著？请问第一个sig0.252是什么意思啊，还有假设方差不想等那一行的s
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
先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了
如果将各年级间的三个水平分别进行差异检验,这样有意义吗?答：好像没有.因为已经证明,总分在年级间没有显著差异.但可以试一试,方法要改变.总分的年级间比较,用方差分析合适.改成三个水平比较,则适用于卡方
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
参数检验的话就是用数据的原始值,T检验就是参数检验,而非参数检验就是对原始数据进行从小到大排列,依次取1,2,3.N,然后再进行检验,这2种检验大部分问题都可以用,结果也不会相差太多,但参数检验若果有