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spss主成分分析法详细步骤

网站编辑:上海建站网 发布时间:2022-04-18  点击数:
导读:操作步骤/方法1相关性矩阵其实就是两变量之间的相关关系,值就为相关系数2KMO值(0-1)越大(趋近于1),代表各变量间相关性越大,适合分析;3球形度检验应当小于设定的显著性水平4公因子通俗讲就是能提取的信息量,越大越好5特征值为图二红框内的值,则指能解释总体的多少信息,通常取大于1(解释能力大于1个变量)6碎石图实际上是特征值的折线图,能直观反映出各成分的重要性。7最终就选择了前两个成分,红框数...
spss主成分分析法详细步骤

操作步骤/方法

1 相关性矩阵其实就是两变量之间的相关关系,值就为相关系数 2 KMO值(0-1)越大(趋近于1),代表各变量间相关性越大,适合分析; 3 球形度检验应当小于设定的显著性水平 4 公因子通俗讲就是能提取的信息量,越大越好 5 特征值为图二红框内的值,则指能解释总体的多少信息,通常取大于1(解释能力大于1个变量) 6 碎石图实际上是特征值的折线图,能直观反映出各成分的重要性。 7 最终就选择了前两个成分,红框数据代表因子与各原始变量的相关 END

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