1樓：匿名使用者
最後一張表，解釋的總方差。裡面就有各個成份各解釋了多少，比如第一個成份解釋了24.304%，第二個成份解釋了10.573%……
spss主成分分析結果怎麼看？？急求
2樓：匿名使用者
建議可以看下spssau的幫助手冊，有詳細的說明：主成分分析-spssau
用spss進行主成分分析的結果怎麼看，說明什麼
3樓：南心網心理統計
看各個成分中，載荷比較大的分別由哪些指標構成，這些指標就歸屬於某個成分。
用spss進行主成分分析結果解釋 急用！！！
4樓：匿名使用者
最後綜合指標係數是要用成分得分系數矩陣中的結果乘以原始資料計算的
5樓：匿名使用者
可用spssau，選擇[進階方法]裡的》[主成分]，配合有分析方法的幫助手冊及智慧文字分析。
spss主成分分析方差解釋率才60%，已經提取了5個主成分了,什麼原因啊？樣本數130，變數23.
6樓：
只能提取5個，第六個就不是主成分了，因為已經小於1了。
這是因為各個成分的相關性太大引起的，因此這些變數不是很適合做主成分分析！
7樓：呂秀才
這個不好說bai
一般來說 累計du解釋率在90%以上zhi 基本屬於理想狀態，很難達dao到
在80%-90%屬於比較優秀專的狀態
60%-70%屬於一般的屬，看情況 都是可以接受的很多甚至在50%以上就可以接受了。
因為你原來有二三十個指標，現在進行濃縮 肯定要損失很大一部分貢獻率，所以這個最主要的就是要看你的指標設計了
你可以依據各指標在因子中的負載來看看，一般負載在低於0.4以下的專案需要刪掉，所以你可以對問題題目進行一定的刪減後 再看看能夠提高多少。
8樓：匿名使用者
問卷本身的問題，如果你問卷設計好的，或者收集的資料理想的話樣本量足夠了
spss主成分分析綜合得分計算？ 5
9樓：匿名使用者
你可以使用spssau進行分析，網頁版本的spss,因子分析裡面全部都有智慧化文字分析這些，預設就出來解釋說明等。
10樓：
儲存以後，根據貢獻率再計算
主成分分析，用spss軟體，kmo值必須大於0.7嗎？
11樓：冷豔綠子
kmo是做主成分分析的效度檢驗指標之一,以前的文獻中寫說,kmo在0.9以上，非常合適做因子分版析；在權0.8-0.
9之間，很適合；在0.7-0.8之間，適合；在0.
6-0.7之間，尚可；在0.5-0.
6之間，表示很差；在0.5以下應該放棄.
我覺得kmo在0.6左右還行,可能就是做完之後效果不是很好吧,我做因子分析時候的kmo在07左右的,沒有小過0.65的,老師沒有說不合格的.
ps:0.6左右影響不會很大,但是老師說不合格這點就有點麻煩,(你可以說服老師,或者你來改資料).
主成分分析是因子分析的一個特例,主成分分析就是在進行因子分析的時候前幾個主成分的特徵值累計佔總方差的80%以上,後面的因子省略;因子分析就是沒有設定主因子,完全憑資料來分析,同一道題,同一組資料,因子分析的結果比主成分分析解釋性更強.
12樓：匿名使用者
這個好像沒有道bai
理吧，資料結構du就決zhi定了pca分析的結果dao拉，不可能你內kmo達不到標準,就認為容
不行，那豈不是要改資料啦；建議參考一下目前發表的權威**看看，似乎沒有這個要求；一般來說，第一主成份-第四主成分累計貢獻率達到一個較高的百分數（如85%以上），即可，若第一，第二主成分即可達到85%以上，更好。
用spss做主成分分析：kmo數值太小怎麼辦
13樓：匿名使用者
僅作主成分分析是不用看kmo值的 ，提取主成分中解釋方差較大的變數，構建新的指標體系，然後在試圖用因子分析，另外注意，主成分分析一般不用來賦權！
14樓：匿名使用者
呵呵 你這不是和科學唱反調嗎？
你的目的是要找出哪幾個變數綜合影響另一個變數，是這個吧 那你可以用迴歸分析嘛，迴歸分析肯定可以通過檢驗，因為你這些變數之間的共線性很小。。。唉!
主成分分析，用spss軟體，kmo值必須大於0 7嗎
kmo是做主成分分析的效度檢驗指標之一,以前的文獻中寫說,kmo在0.9以上，非常合適做因子分版析 在權0.8 0.9之間，很適合 在0.7 0.8之間，適合 在0.6 0.7之間，尚可 在0.5 0.6之間，表示很差 在0.5以下應該放棄.我覺得kmo在0.6左右還行,可能就是做完之後效果不是很好...
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