主-1 分析和余因子分析是典型的方法 。principal成分分析和co-factor 分析是典型的方法，在PCA principal 成分-3/中 ， principal成分分析的方法是通过适当的数学变换，使新变量principal成分成为原变量的线性组合，并加以选择，main成分-3/SPSS中的结果问题 。
1、SPSS中主 成分 分析结果问题,急!!! factor 分析(你用本金成分方法作为因子分析)质量主要是看KMO ， 特征值方差-2/ 。方差 贡献率至少为0.4，共性至少为0.4，要素负荷至少在0.4以上)，所以OKKMO值本(吴的统计实践)中最小值为0.5，方差 。关键问题是KMO不好 。KMO的意义在于检验你的数据是否有一定的内在相关性 ， 是否能形成一些局部因子，至少一个，因为因子分析是将数据进行维度分类 。如果数据分散，任意两个题目不相似，则不适合因子分析 。我认为KMO不高 。酌情删除部分题目(主要看因子负载，如果太低，如果一个题目的负载接近两个因子，则删除) ， 然后根据结果重新做因子分析即可 。如果不好，增加话题 ， 增加一些你认为比较好的条目，主要是删除不好的条目 ， 但需要注意的是，每个维度最好至少留三个话题 。
2、主 成分个数的选取原则【主成分分析 方差贡献】main 成分number的选择原则需要计算每个main成分的方差 ， 然后找出对应的方差 贡献 rate 。
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