主成分、因子分析步驟-wenkub
2023-07-08 14:32:28 本頁面
【正文】 23.6624.1915.100擷取方法：主體元件分析。（2）公因子方差公因子方差起始擷取衛(wèi)生.855飯量.846等待時(shí)間.819味道.919親切.608擷取方法：主體元件分析。（4） 因子得分（Scores）對話框設(shè)置“保存為變量”，則可將新建立的因子得分儲存至數(shù)據(jù)文件中，并產(chǎn)生新的變量名稱。（2） 因子抽?。‥xtraction）對話框設(shè)置方法：默認(rèn)主成分法。主成分分析一定要選主成分法分析：主成分分析：相關(guān)性矩陣。（5） 選項(xiàng)（Options）對話框設(shè)置2 結(jié)果分析（1）KMO及Bartlett’s檢驗(yàn)KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量。Communalities（稱共同度）表示公因子對各個(gè)變量能說明的程度，每個(gè)變量的初始公因子方差都為1，共同度越大，公因子對該變量說明的程度越大，也就是該變量對公因子的依賴程度越大。第二列：各因子的統(tǒng)計(jì)值第三列：各因子特征值與全體特征值總和之比的百分比。%，%，%，%的信息，因而因子取二維比較顯著。此表顯示旋轉(zhuǎn)后原始的所有變量與新生的2個(gè)公因子之間的相關(guān)程度。 轉(zhuǎn)軸方法：具有 Kaiser 正規(guī)化的最大變異法。 轉(zhuǎn)軸方法：具有 Kaiser 正規(guī)化的最大變異法。 元件評分?！拘D(zhuǎn)】：選取第一個(gè)選項(xiàng)“無”。由表中可知許多變量之間直接的相關(guān)性比較強(qiáng)，證明他們存在信息上的重疊。Communalities（稱共同度）表示公因子對各個(gè)變量能說明的程度，每個(gè)變量的初始公因子方差都為1，共同度越大，公因子對該變量說明的程度越大，也就是該變
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1