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因子分析的共同度

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此表是因子 分析的通用性表 。变量通用性公式的统计意义变量iX的通用性是因子载荷矩阵第一行元素的平方和，此表显示了因子 分析的初始解，并显示了所有变量的共性数据，parallel因子分析方法问题1:对四维parallel因子分析Code的帮助在SPSS中，主成分分析是由设置的 ， 如果设置的提取方法是主成分，则计算主成分得分 。另外，因子 分析和主成分分析在原理上是不同的，但是它们的综合得分计算方式是一样的 。
1、初学SPSS,请问效度检验中的这四个表怎么看,是什么意思?KMO0.602，哪个不好 。一般来说，kmo0.7大于0.7 ， 适用于因子 分析 。第二个表叫做共同性，表示提取的信息量 ， 比如第二个数0.69 ， 表示主成分提取了c2的69%的信息 。最重要的是，第三表提取了一个主成分 ， 即a 因子 。最后一个数字是48.9%，也表示不适合因子-1/，因子 分析 。一般提取的信息总量在85%以上 。第四个表是负载矩阵 。
如果有帮助，请及时采纳 。谢谢你 。85%是否过高？我就在这里告诉你60%吧 。一般来说，如果前k个主成分的贡献率达到85%，说明前k个主成分基本上包含了度量指标的全部信息，这样既减少了变量的数量，又便于实际问题的分析 sum研究 。张文彤，SPSS统计分析高级课程，215页 。能详细说说第四张表吗？谢谢你 。这是因子 load矩阵，表示每个因子对每个变量的负荷，即每个因子对每个变量的影响 。
2、用spss作主成分 分析过程中,这个表做什么用的啊?此表是因子 分析的通用性表 。第二列显示初始共性，都是1，第三列显示提取的特征根的共性 。低于0.8的第三列数据值说明通用性低，变量信息丢失严重 。此表显示了因子 分析的初始解，并显示了所有变量的共性数据 。第一列是因子 分析初始解的共性，说明如果用主成分分析方法提取原七个变量的所有特征根，可以解释原变量的所有方差，变量的共性为1 。其实，。
3、spss 因子 分析详细步骤1 。在新建的Excel表格中插入六列数据 ， 包括类别、AC1、AC2、AC3、AC4和AC1；2.打开SPSS 分析工具，点击文件菜单，打开数据，选择excel表导入数据；3.导入数据后 ， 调整可变列的宽度，显示默认的数据视图；4.点击分析菜单，然后在降维中选择因子5.打开窗口因子 分析将AC1、AC2、AC3、AC4、AC5移入变量框；6.点击描述按钮，打开相应的窗口，查看初始解，查看相关系数矩阵的系数，统计KMO和巴特利特球度检验；7.然后点击提取按钮，打开窗口，勾选分析相关矩阵，显示解和砾石图，勾选-0；8.选择旋转打开窗口，方法选择最大方差法显示旋转勾选后的解和载荷图；9.点击分数按钮打开因子 score窗口 ， 勾选另存为变量，选择回归，然后点击继续；10.最后设置选项，勾选缺失值排除列数，勾选系数显示格式按大小排序，然后点击继续；11.确认后，生成因子 分析结果，用相关矩阵，KMO和巴莱特检验；12、根据所选变量 ， 生成常用因子方差和总方差解释；13.然后 。
4、请问我用探索性 因子 分析得出了9个 因子,怎样比较他们的均值啊?我是菜鸟...Explorative因子分析，还是要按照你一开始假设的多少个维度来进行，然后根据每个维度和因子 load的共性删除一些项 。你说的9 因子肯定不是真的，然后下面的题目要删掉 。只有当你的因子稳定时才能求平均，相关度分析等 。现在，最重要的是建立自己的因子模型 。有的比较严格，需要做验证因子 分析，然后可以在一个维度上合并问题 ， 形成平均分等等 。
/image-5的统计显著性/变量的共同性变量iX的共同性为因子载荷矩阵第I行元素的平方和 。记为∑mjijiah122 。求公式(49)两边的方差，得到)(var)(var)(var)(var)(var)var 2121 mimifafax ε即2121imjijaσ ∑可见，所有public 因子和special 因子对变量iX的贡献为1 。如果∑mjija12很接近1，2iσ很小，那么因子-1/效果很好，从原始变量空间到公共因子空间的变换效果很好 。
5、平行 因子 分析法问题1:帮助四维并行因子 分析代码在SPSS中 ， 通过设置因子 分析提取主成分分析 。因子 分析和主成分分析虽然原理不同，但其综合得分的计算方法是相同的 。问题2:在因子 -1/的统计显著性模型中，F1，F2，…，Fm称为main 因子或public 因子，它们都一起出现在原始观察变量的表达式中 。
E1，e2，…，ep称为special 因子，它是向量X 因子的分量xi(i1，2，…，p)唯一的，在每个special 因子和special -0之间 。模型中负荷矩阵A中的元素(aij)为因子 load 。因子 Load aij是xi和Fj的协方差和相关系数 ， 表示xi对Fj的依赖程度 。Aij可视为j public 因子处第I个变量的权重 。aij的绝对值(| aij | | 1)越大，xi和Fj的依赖性越大，或者说public 因子Fj对xi的负荷越大 。
6、r 因子 分析公共 因子和特殊 因子的区别【因子分析的共同度】1 。原理不同主成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下，将多个指标转化为若干个互不相关的综合指标(主成分) ， 即每个主成分都是原变量的线性组合，主成分之间互不相关 ， 使得主成分比原变量具有一些优越的性能 ， 因子 分析基本原理:基于降维的思想 ， 从研究原始变量的相关矩阵的内在相关性出发，将一些关系复杂的变量表示为几个常见的因子和特殊的因子只对一个变量起作用的线性组合 。

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