搜狗做题网spss主成分分析自变量与因变量
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/01 02:13:41
其实不需要的,你只要去掉%,主成分是自动标准化数据的,也就是去单位运算
可以看看,邮箱：shendingjian@yahoo.cn
正负号只是表示关系的正负这不影响主成分分析主要看绝对值的大小绝对值大就表示关系强
一般要读KMO、碎石图、累计解释率、共同度、因子最大正交旋转后的rotate图
感觉问错了吧,应该是怎样用spss解决主成分分析的问题吧!其实主成分分析的数据处理过程含以下几个方面：1.数据的标准化.2.标准化后数据的协方差阵3.协方差阵的特征值特征向量4.计算累积贡献率,确定主
因为对阁下的题目不了解,所以不知道上图中的结果代表什么含义.你的理解是正确的,主成分分析得到的主成分是一个综合性指标.从数学的运算来看,主成分分析的过程只是在原来的相关系数矩阵上做了一个正交旋转.而降
请参照下列操作.系数(a)模型 非标准化系数 &
你好,我找了4篇发到你邮箱了
未旋转的因子矩阵：不是说x7是最主要的因素,而是说x7与第1个成分的相关性最大,且为正相关.通过你这个因子矩阵表,很难将各个x进行分类,可以进行因子分析,得到旋转后的因子矩阵.旋转后的因子矩阵：表中的
因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子
KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P
在因子分析时,点击得分-保存因子得分即可,在回归分析时,将Y输入到dependent,F1F2输入到indenpendent,下面那位说错了.再问：就是一开始肯定没有YF1和F2的，提取出来主成分怎么
这两个因子保存为两个变量（自变量）,你应该已经有因变量了,一般做线性回归,analyze->regression就可以了.
主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分,其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法而回归分析是为了构建一个自变量和因变量的关系模型,从而可以找到有效的预测因变量的方式所以回归分析需要有
①如果你的指标因子中出现了负向指标,即你说的越小越好,那么我建议你不要用SPSS进行标准化,因为SPSS默认的标准化方法是标准差标准化,对负向指标不太合适.你可以手动用excel进行极差标准化,公式为
先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了
可以解释但是一般使用主成分与因变量y进行回归分析的比较多通过这种回归分析可以更加清晰的看出之间的关系
你得设置因子载重值排序啊,你看特征根值大小进行比较哪个影响大