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主成分分析 发现者,spss主成分分析

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在多元统计中分析，本金成分 分析，是因变量分析的结果 。主成分因子分析失败，在SPSS中 ， master成分分析是通过在factor 分析中设置提取方法来实现的，如果设置了提取，则计算本金成分分数，另外，因子分析和principal成分-2/是相同的，虽然原理不同 。
【主成分分析 发现者,spss主成分分析】
1、我用SPSS19做主成 成分 分析,得出的结果与SPSS10的结果不一样,怎么回事...我经常帮别人弄这种数据是因为你乱搞分析 。以下是我个人的看法 。首先，我认为楼主成分 分析没有搞清楚，导致分析这个数字是不是最终的判断 。在多元统计中分析，本金成分 分析，是因变量分析的结果 。请大家可怜下攻击 ， 其实楼主因子载荷矩阵？旋转前的因子负载矩阵 。在因子分析中，旋转因子是非常关键的一步 ， 目的是使唯一的大载荷成为每个变量的公因数 。

楼主做了分析5个主要部分和11个变量指标，最终结果分析是关键因素，在主要成分中起了关键作用 。楼上的答案是错的，这也是一个关键因素...从不旋转显然很容易找到想要的指标 。一种是正值为负值 。但高负荷意味着更大的价值(不是绝对的)，楼主可以分析从00.7年开始给出正负荷矩阵 。这样的指数归结到起了关键作用的main 成分是不合理的 。

2、第一主 成分几乎涵盖所有原始 成分怎么办First Principal成分几乎涵盖了原成分的所有内容，相关方法如下:使用统计分析方法研究多元话题时，变量过多会增加话题的复杂性 。人们自然想要更少的变量和更多的信息 。在很多情况下 ， 变量之间存在一定的相关性 。当两个变量之间存在一定的相关性时，可以说明这两个变量反映的信息有一定的重叠 。master成分分析是对最初提出的所有变量，删除冗余变量(密切相关的变量)，建立尽可能少的新变量，使这些新变量成对不相关，这些新变量在反映主体的信息时 ， 尽可能地保留原有信息 。

3、主 成分因子 分析不通过,验证性因子 分析能通过吗main成分-2/属于探索性因子分析(EFA)，不同于验证性因子分析(CFA) 。它们基于不同的原理和计算方法 。因为在你设置因子结构的时候是为了检验这个结构是否符合你的数据，可能并不是只有一个模型可以符合你的数据，但是只要你的拟合指数好就可以了，而探索性因子分析是完全依赖于数据 ， 由数据驱动的，当然更难获得满意的结果 。

4、主 成分表达式与主 成分得分表达式的区别?在SPSS中，主成分 分析是通过在因子分析中设置提取方法来实现的 。如果您设置的提取方法是main 成分，则计算是main。Factor 分析和principal成分-2/虽然它们的原理不同，但是它们的综合成绩的计算方法是相同的 。main 成分 score表达式是对main 成分表达式的补充 ， 因为main 成分表达式只用几个main 成分来表示原始信息，所以不能达到100% 。每一个对应的委托人成分的得分由委托人成分得分表达式计算，再乘以对应的贡献率，就可以得到一个综合表达式，这个综合表达式用委托人成分表示 ， 就会有信息损失 。
5、spss主 成分 分析结果怎么判断第一主 成分尽量将原变量重新组合成一组新的不相关的综合变量，同时根据实际需要，可以取出几个不太综合的变量，尽可能地反映原变量的信息 。通过第一个委托人成分，把相似的委托人成分归为一组，结果会是2-3组(过去可能有7、8组甚至更多组 ， 你的数据里有几组) ， 合并后，你要给新组重新命名，并根据新组进行解释 ， 得出你的结论 。

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