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主成分分析要做kmo检验吗,如何用主成分分析做回归

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为什么要先进行KMO 检验和巴特利特检验Factor分析呢？还有巴特利球体检验，KMO 。(巴特利特球x2统计值的显著概率检验) P值SPSS main成分分析结果问题，SPSS main成分分析结果是什么？main 成分方法通常选取20个以上的指标 ， 从中选出相关因素的代表成分 。
1、KMO指标如何应用于因子 分析中?【主成分分析要做kmo检验吗,如何用主成分分析做回归】KMO为主成分分析Validity检验指标上非常合适的因子kmo 0.9分析:0 . 80 . 9:0 . 70 . 9 。操作方法如下:1 。首先打开分析的SPSS文件或导入数据，选择对应的数据并打开 。2.接下来，在“分析”的“降维”中选择“因子” 。3.在弹出的界面中，选择需要分析的变量，放入右边的变量框中 。
2、为什么需要进行KMO 检验?SPSS提供了一种判断原变量是否适合作为因子的方法分析 ， 所以执行KMO 检验 。大的KMO度量值支持进度因子分析 。一般来说，KMO测度> 0.5意味着因子分析可以进行，而0.7以上则是满意值 。KMO在0.9以上，非常适合作为因子分析；0.80.9之间，非常合适；0.70.8之间 ， 合适；0.60.7之间，可以接受；0.50.6之间，表示很差；低于0.5，就该放弃了 。
扩展的数据Bartlett的球形检验 for 检验相关矩阵是否为单位矩阵，即变量是否独立 。它基于变量的相关系数矩阵，零假设:相关系数矩阵是单位矩阵 。如果巴特利球检验的统计测量值较大 ， 且对应的关联概率值小于用户给定的显著性水平，则应拒绝零假设；另一方面 ， 不能拒绝零假设，相关系数矩阵可能是单位矩阵，不适合因子分析 。
3、为什么要进行 kmo和bartlett 检验 factor 分析之前，先进行KMO 检验和巴特利球检验 ， KMO 检验系数> 0.5，(巴特利球 。
4、SPSS主 成分 分析求助求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 。
5、spss做主 成分 分析 well将负相关的待转换数据转换为不同(相同)的变量1，负相关变为正相关 。(1)如果你的指标因子中有一个负指标，也就是你说的越小越好，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，不适合负指标 。可以用excel手动标准化范围，公式为:x正向(xxmin)/(xmax xmin)；
你只选取了12个指标 ， 这是不合理的 。main 成分方法通常选取20个以上的指标，从中选出相关因素的代表成分，③使用SPSS作为主控成分-3/一般不需要标准化，因为这个程序已经包含在系统的默认步骤中 。如果要在论文中列出标准化的数据 ， 也可以先将数据标准化，再掌握成分-3/标准化的数据 。

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