效度分析KMO值小于0.5怎么办
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/24 06:37:47
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
植被覆盖率通常是指森林面积占土地总面积之比,一般用百分数表示.但国家规定在计算森林覆盖率时,森林面积还包括灌木林面积、农田林网树占地面积以及四旁树木的覆盖面积.森林覆盖率,是反映森林资源和绿化水平的重
方差齐性检验中,p>5%证明两样本方程齐.方差分析中,t
你把变量弄少一点就可以了.
直接在因素分析里做analyze——Datareduction——Factor并在descreptives里选择KMO就可以了
p值大于0.05表示回归模型不显著,也就是说你的回归模型不能解释足够多的变异来源想要更多的了解,建议你参照Minitab软件再问:我的二元回归曲线方程中,一个因变量的P值小于0.05,另一个因变量的P
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!
做个相关或者偏相关分析看看,把那些与其中任何一个变量相关性都很弱的变量剔除出去,再试下
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
如果不相关,就没有必要用因子分析,因子分析只在高度相关时才能使用.正确的选择方法才是关键.再问:写论文题目早就定下来了,没法改了,而且我找了好几份参考的论文,也都是用因子分析法分析跟我一样的问题的,我
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
KMO值检验的作用是看看你的这些题目的内部相关,存不存在一定量的局部因子,那么,如果内部相关太低,那KMO值就不高,你这里我不知道是只放了两个项目还是怎么回事,如果只有两个项目,那KMO不高太正常了,
不适合,一般kmo大于0.7
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
≤用智能ABC然后按v1自己找一下就可以找到