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分类数据的主成分分析,面板数据适用于主成分分析吗

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数据采矿总结硕士-1 分析和因子分析 数据采矿总结硕士成分/1233 。-2/和因子分析1)概念:主-1 分析概念:主成分-2/是，点击“开始主成分 分析”，如何解读主成分 分析图数据的情况是从不同侧面整体反映出来的 。
【分类数据的主成分分析,面板数据适用于主成分分析吗】
1、SPSS中主 成分 分析结果问题,急!!! factor 分析(你这里用principal 成分 method作为因子分析)主要看KMO、特征值方差贡献率、共同性和因子负荷，如果都好(一般来说KMO值在0.8以上，方差贡献率最少) 。要素负荷至少在0.4以上) ， 那么OKKMO价值本(吴的统计实践)中的最小值是0.5，40%的方差贡献率是最低可接受水平，你的67%已经相当高了 。关键问题是KMO不好 。KMO的意义在于测试你的数据是否有一定的内在关联，可以吗？因为因子分析是数据 分类的分维 ， 如果数据是分散的 ， 任意两个题目不相似，则不适合因子分析 。如果一个题目的负荷接近两个因子，删除)，然后再做一次因子分析看结果 。如果不好，就加题目，增加一些你认为比较好的条目，主要是删除不好的条目，但是要注意，每个维度最好至少留三个题目 。

2、spss主 成分 分析结果怎么看??急求如何由SPSS成分分析Master成分分析决定的主要原理是寻找一个合适的线性变换:将相关变量转化为新的自变量；几个方差较大的新变量能综合反映原变量所包含的主要信息；新变量有其独特的专业含义 。成分 分析的作用是减少指标变量的数量，解决多重相关性问题 。步骤阅读工具/原材料spss20.0方法/步骤> 01首先在spss中准备数据待处理，然后在菜单栏上执行:缩减因子分析的分析 。

3、SPSS主 成分 分析求助寻找特征向量的操作步骤(1)将因子载荷表中因子载荷矩阵中的数据输入SPSS 数据编辑窗口，分别命名为a1和a2 。(2)计算特征向量，点击菜单项中的TransformComputer ， 弹出Computervariable对话框，输入等式:z1a1/sqrt (x)，其中x为特征根和方差贡献表InitialEigenvalues中的总和，点击确定按钮 。

4、主 成分 分析法适用于哪些问题main成分-2/方法适用于数据变量之间具有强相关性 。如果原数据相关性较弱，则不会起到很好的降维作用 ， 降维后会有一点点信息 。Principal 成分分析是一种统计方法，即将一组可能相关的变量通过正交变换转化为一组线性无关的变量，转化后的变量称为principal成分 。principal成分分析最早是由K. Pearson提出的，后来H. hotelling把这种方法推广到随机向量的情况 。

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