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spss_第10單元_因素分析-展示頁

2025-05-22 18:34本頁面
  

【正文】 存在一定的相關關系。本章介紹因子分析的定義、因子分析的數(shù)學模型,以及因子分析在 SPSS中的實現(xiàn)過程。 每個測驗在共同因素上的負荷量 ( 即測驗與各因素的相關 ) 就是測驗的因素效度 , 測驗分數(shù)總變異中來自有關因素的比例即是該測驗結構效度的指標 。第 10單元 因素分析 SPSS應用 因素分析有二種,一為探索性因素分析,一為驗證性因素分析,一般在預試問卷中所要構造的效度大都為探索性因素分析。 SPSS應用 因素效度:通過對一組測驗進行因素分析 ,找出影響測驗的共同因素 。 SPSS應用 因子分析是將現(xiàn)實生活中眾多相關、重疊的信息進行合并和綜合,將原始的多個變量和指標變成較少的幾個綜合變量和綜合指標,以利于分析判定。 SPSS應用 因子分析的定義和數(shù)學模型 統(tǒng)計學上的定義 定義:在社會、政治、經(jīng)濟和醫(yī)學等領域的研究中往往需要對反映事物的多個變量進行大量的觀察,收集大量的數(shù)據(jù)以便進行分析,尋找規(guī)律。 SPSS應用 因此,有可能用較少的綜合指標分析存在于各變量中的各類信息,而各綜合指標之間彼此是不相關的,代表各類信息的綜合指標稱為因子。 SPSS應用 因子分析有如下特點。 ( 2)因子變量不是對原有變量的取舍,而是根據(jù)原始變量的信息進行重新組構,它能夠反映原有變量大部分的信息。 ( 4)因子變量具有命名解釋性,即該變量是對某些原始變量信息的綜合和反映。顯然,在一個低維空間解釋系統(tǒng),要比在一個高維系統(tǒng)空間容易得多。對問題的研究從 57維度降低到 5個維度,因此可以進行更容易的分析。 2.變量共同度 ——每個變量在每個共同因素的負荷量的平方和。 3.公共因子 Fj的方差貢獻 SPSS應用 因子分析有兩個核心問題:一是如何構造因子變量;二是如何對因子變量進行命名解釋。 ( 1)確定待分析的原有若干變量是否適合于因子分析。 ( 3)利用旋轉使得因子變量更具有可解釋性。 因子分析的 4個基本步驟 SPSS應用 進行因素分析,因素數(shù)目考慮與挑選標準,常用的準則有二種:一是 Kaiser準則,
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