主成分分析 相关系数无大于0.5

相关系数是不能确定因果关系的,比如一个人想知道身高与体重是否有关系才做相关分析.你想做的可能是简单一元回归分析,看自变量和哪个因变量拟合.有什么问题call我QQ409500841

我用SAS做的主成分分析,SAS与SPSS一样都是常用的统计软件.PS：楼主如果认为还可以就多给点分啦~

从表中我们可以看到,EDI与EDI的相关系数为1（这是显然的,自己跟自己跟定线性相关）,类似的,矩阵对角线位置都是1.其余不相同的两个变量相关系数在-1到1之间,如EDI与HP的相关系数为0.261.

数据标准化;　　求相关系数矩阵;　　一系列正交变换,使非对角线上的数置0,加到主对角上;　　得特征根xi（即相应那个主成分引起变异的方差),并按照从大到小的顺序把特征根排列;　　求各个特征根对应的特征

spss熟练掌握我可以代分析的采纳哦

主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标.　　在统计学中,主成分分析（principalcomponentsanalysis,PCA）是一种简化数据集的技术.它是一

论文英文摘要主成分分析方法是一种将多个指标化为少数几个不相关的综合指标(即主成分)的多元统计分析方法.由于其具有消除各指标不同量纲的影响,以及消除指标间相关性所带来的信息重叠等优点,近几年,该方法在社

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

相关系数0.624大约属于中等量级的相关,在样本量足够大的情况下一般都会有显著性,你的情况应该是样本量偏小造成的.此外,pearson相关系数的正确性需要得到散点图的证实,你应该检查一下散点图,看看数

这个不能说此次分析就是失败的,应该说是你的变量或者说是问卷设计有问题当然也可以不一定参照必须要大于0.5,但是常规的都是这样参照的这个因子载荷低有可能是问卷变量设计问题,有可能是数据采集质量有问题如果

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

简单的说吧.假如现在你有x1,x2,x3,x4等四个变量,主成份的目的就是找到另外的几个变量（少于4个）,使之能涵盖x1~x4等四个变量的尽可能多的信息.用方程表示大概就是：y1=a1*x1+a2*x

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,KMO在0.9以上,非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间,很适合；在0.7-0.8之间,适合；在0.6-0.7之间,尚可；在0.5-0.6

从你的统计结果看,两者均不相关（SIG均大于0.05)但是,你采用方法可能不对,年级、性别都是定序变量,不适合用皮尔森相关系数分析的

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

设方阵A可对角化,则存在方阵P有A=P^(-1)diag(a,b,c……)P,diag（a,b,c……）为对角阵,a,b,c……为特征值,因为A^m=Pdiag(a^(m),b^(m),c^(m),…

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

相关系数R表示两个变量之间线性相关关系再问：什么意思啊再问：哦哦，谢谢再问：对了，那r怎么算

主成分分析的发展史,以分析化学发展史为例分析化学是化学的一个重要分支,它主要研究物质中有哪些元素或基团(定性分析)；每种成分的数量或物质纯度如何(定量分析)；原子如何联结成分子,以及在空间如何排列等等