主成分分析kmo检验

你完全不懂因子分析吧,不存在共线性是不能做因子分析的,kmo大小无所谓的,79%已经很大了再问：是不太懂。不是说KMO要70%以上才算合格吗？再答：只要这个检验p

国家有色金属及电子材料分析测试中心,是中国权威的第三方金属检测机构,实验室通过ISO17025国家实验室认可(CNAS),中国计量认证(CMA),国际航空材料认证（NADCAP）,为客户提供科学的产品

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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

那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.

KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.

不可以的如果要尊重事实的话,你数据出来就是这样的结果,为什么要拒绝这样的结果呢?

仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!

是的,这是因子分析的前提条件,通不过这两个东西就说明量表不适合做因子分析再问：可是我看了好多论文上面在做因子分析时都没有做相关检验的，还是在核心期刊上，我把那些数据检验一下救过都是显示Thismatr

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

是说这个矩阵不是正定的,我知道你可能还是不明白,我帮你查了很多资料,正定矩阵意思是说数据特征的特征值不是都大于0的,因此我推测你数据中可能存在问题,有负的特征值,怎么改数据,我还不清楚,我还得学习学习

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

效度分为很多,你说的应该是结构效度因子分析有标准步骤,不是说你这么做因子分析就不好,他那么做因子分析就好需要对哪些变量做因子分析,要根据你的目的来决定kmo是必须要看的我经常帮别人做这类的数据分析

我也不会啊

先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特在spss中的因素分析时有关于bartlet球形检验的选项,如果sig值小于0.05,则

你看下没出来这个结果的英文提示是什么,这个一般是你的数据有问题的

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