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因子分析共同度

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此表是因子 分析的通用性表 。为了得到因子 分析结果的经济学解释，在因子载荷矩阵A中有两个统计量非常重要，即变量的共同性和common 因子的方差贡献，多元统计的共性如何计算因子分析因子分析源数据为X(p维) ， 约简后的数据为F(m维)M变量 。
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?【因子分析共同度】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提取特征根后共同度仍为1建议你先做一下这些指标之间的简单关联分析看看这些指标之间是否有一定的关联 。只有有一定的相关性才能做因子-1/如果没有相关性，说明这些指标本身不适合做因子 分析 。当然也可以说这些指标每一个都代表一个a 因子，不需要重新集中 。另外正在做因子-1 。
4、请问在 因子 分析中怎样发把希望放在一起的变量之间的相关...在因子-1/中你要放在一起的变量之间的相关性怎么找？...sub分析model因子-1/方法？它的基本思想是将观察到的变量进行分类，把它们放在同一个相关性高的类别中，即联系紧密的类别，而不同类别的变量之间相关性低，所以每一类变量实际上代表了一个基本结构，即public 因子 。
因子 分析:将每个研究变量分解成若干个影响因素，将每个原始变量分解成两部分，一部分是由几个共同的因子所有变量共有的，另一部分是每个变量的独特因素 。即特因子因子分析模型描述如下:(1)X(x1，x2 ， ...，xp)是可观测的随机向量，均值向量E(X)0，协方差矩阵CoV(.
5、多元统计共同度怎么计算的因子分析因子分析是对数据进行降维，但能说出每一维的意义 。设源数据为X(p维) ， 降维数据为F(m维) 。

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