作业帮SPSS主成分表达式系数是不是成分得分系数矩阵
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/01 05:04:36
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
因子得分系数矩阵可以直接的出来的,在得分（score）那个选项里面有显示因子得分系数矩阵那一项
主成分分析得分系数与原变量标准化后的协方差阵的特征向量是一个东西
恩!第一个是特征值.一般有大于1的或者大于0.5,累计方差百分比一般要求大于85%才能够进行主成分分析.得到的是每个变量的指标,相关系数吧a.然后就是根据特征值b,求向量系数u,u=a/sqr(b).
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
analyze（分析）->DimensionReduction（降维）->factor（因子分析）->选中variables（变量）->extraction(抽取)->correlationmatri
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
SPSS中可以自动输出因子得分矩阵的,但那个是标准化的因子得分.（SPSS统计分析专业人士南心网）
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
什么主成分?能说清楚点~
以下全属个人看法,首先我认为,楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知,导致所给的图形就不是最终判断分析的结果.在多元统计分析中,主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的.请饶在下唐突,不过确实,楼主的给因
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
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
举个例子咯：总体方差解释如下,前三个成分对总方差解释超过85% 所以 选择1,2, 3Total Variance ExplainedComponen
不是这样子的.有两种方法：一、使用SPSS软件中的COMPUTEVARIABLE这个功能,生成一个新的变量,这个新变量的计算公式为：A=(A1+A2+A3+A4)/4,也就是所谓的加总再平均.这样得出
过程进行分析时,SPSS会自动对原始数据进行标准化处理,所以在得到计算结果中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1所对应的贡献率再除以所提取两个
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