什么数据适合因子分析
答：1. KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是评估样本数据是否适合进行因子分析的一个统计量。2. 通常，KMO值越高，表明数据越适合进行因子分析。一般认为，KMO值达到0.9以上表示非常适合因子分析；在0.8到0.9之间表示很适合；0.7到0.8之间表示适合；0.6到0.7之间表示尚可；0.5到0.6之间表示较差；而0...
答：1. 检验KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）测试是因子分析前用于评估数据集是否适合进行因子分析的一种统计方法。它通过比较变量间的相关系数与偏相关系数来判断数据的适用性。KMO值越接近1，表示数据越适合进行因子分析。2. Bartlett球形检验（Bartlett's Test of Sphericity）是另一种用于检验数据是否适合因子分析...
答：定量数据适合因子分析。把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析。因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。处理因子分析的方法 提取因子的个数是...
答：你好。因子分析之前要用KMO检验和Bartlett球形检验。(1)KMO。用于检查变量间的偏相关性,取值在0-1之间。KMO值越接近于1,变量间的偏相关性就越强,因子分析效果就好。KMO值0.9以上极适合做因子分析,0.8以上适合做因子分析,0.7以上尚可,0.6以上勉强可以,0.5以上不适合,0.5以下非常不适合。实际运用中,在0.7以上,效果比...
答：KMO值在0.7以上时，因子分析是有效的。KMO值，即Kaiser-Meyer-Olkin度量，是用于评估变量间是否适合进行因子分析的重要指标。其值范围在0到1之间。一般来说，KMO值越接近1，说明变量间的共同因子越多，越适合进行因子分析。具体而言：当KMO值在0.9以上时，表示非常适合进行因子分析。这时候，数据间的...
答：在中国统计年鉴中，有许多不同类型的数据可供选择进行因子分析。具体选择哪些数据进行因子分析需要根据研究目的和所关注的领域来确定。以下是一些常见的适合因子分析的数据类型：1、经济指标：中国统计年鉴包含了大量的经济指标数据，如GDP、人均收入、固定资产投资等。这些指标反映了经济的整体和部分方面的表现...
答：3、然后点击“描述”，勾选“初始解”“KMO和巴特利特球形度检验”，点击继续。4、接着点击“提取”，勾选“碎石图”，完成后点击继续。5、以上设置之后会出现分析后的一个对话框，通过KMO和Bartlett的检验结果，KMO值为0.635，接近于1，说明这些数据适合进行因子分析。
答：是。根据查询相关资料显示，因子分析的基本思路是从许多变量中找到几个代表性的因子，减少变量的个数，用少量因子代表多个原始变量，分析适合的数据是定序数据。定序数据是由定序尺度计量形成的，表现为类别，可以进行排序。
答：1. KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 检验值大于0.5通常被认为是适宜进行因子分析的门槛。这个值衡量的是样本数据是否适合进行因子分析，其数值越高，表示变量间的相关性越强，数据越适合进行因子分析。2. 当进行因子分析时，通常会参考KMO检验值和Bartlett的球形度检验值。如果KMO检验值大于0.5，并且Bartlett...
答：前提条件如下：1、变量间存在相关性。2、样本量足够大且数据呈正态分布。3、因子具有明确的实际意义和解释度良好。4、公因子的方差贡献率达到一定水平。5、因子分析适用于探索性研究。
网友评论：
平卷15646368133：
在检验数据是否合适作因子分析时 -
26650殳哈
： 你好.因子分析之前要用KMO检验和Bartlett球形检验. (1)KMO.用于检查变量间的偏相关性,取值在0-1之间.KMO值越接近于1,变量间的偏相关性就越强,因子分析效果就好.KMO值0.9以上极适合做因子分析,0.8以上适合做因子分析,0.7以上尚可,0.6以上勉强可以,0.5以上不适合,0.5以下非常不适合.实际运用中,在0.7以上,效果比较好;在0.5以下时,不适合应用因子分析. (2)Bartlett球形检验.用于判断相关矩阵是否是单位阵,即各变量是否有较强的相关性.P<.05,不服从球形检验,应拒绝各变量独立的假设,即变量间有较强相关;P>.05时,服从球形检验,各变量相互独立,不能做因子分析.
平卷15646368133：
调查问卷中,什么样的问题适合做SPSS的因子分析?可以举几个例子吗? -
26650殳哈
： likert问卷适合进行因子分析的
平卷15646368133：
进行因子分析的前提条件是各变量之间应该怎么做 -
26650殳哈
： 进行因子分析的前提条件是,各变量之间应该低度相关. 因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的,但又无法直接测量到的隐性变量.因此因子分析的首要前提就是各个变量之间应该具有一定的相关度,不要求...
平卷15646368133：
什么样的调查问卷适合做因子分析法? -
26650殳哈
： 因素分析法 趋势分析法
平卷15646368133：
想对几十个形容词做因子分析,应该用什么数据来 -
26650殳哈
： 主要是用来寻找指标变了共同的潜变量或称公因子,然后用公因子进行后续的各项分析,达到降维的目的.(南心网为您解决SPSS因子分析问题)
平卷15646368133：
KMO系数是什么?怎么测算? -
26650殳哈
：[答案] 很遗憾 我只能这些了 用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)样本测度检验数据是否适合做因子分析.KMO值俞大时,表示变量间共同因子俞多俞适合进行因子分析.根据学者Kaiser的观点,如果KMO的值小于0.5,则不适宜进行因子分析
平卷15646368133：
虚拟变量能够进行因子分析吗 -
26650殳哈
： 你好.因子分析之前要用KMO检验和Bartlett球形检验.(1)KMO.用于检查变量间的偏相关性,取值在0-1之间.KMO值越接近于1,变量间的偏相关性就越强,因子分析效果就好.KMO值0.9以上极适合做因子分析,0.8以上适合做因子分析,0.7以上尚可,0.6以上勉强可以,0.5以上不适合,0.5以下非常不适合.实际运用中,在0.7以上,效果比较好;在0.5以下时,不适合应用因子分析.(2)Bartlett球形检验.用于判断相关矩阵是否是单位阵,即各变量是否有较强的相关性.P.05时,服从球形检验,各变量相互独立,不能做因子分析.
平卷15646368133：
许多变量的综合值是由因子分析得出的吗 -
26650殳哈
： 1.因子分析的基本步骤 (1)确认待分析的原始变量是否适合作因子分析; (2)构造因子变量; (3)利用旋转方法使因子变量具有可解释性; (4)计算每个样本的因子变量得分. 2.因子分析的数学模型 3.因素分析的主要方式 围绕浓缩原有...
平卷15646368133：
虚拟变量能进行因子分析吗 -
26650殳哈
： 一般应该是不能的,因为虚拟变量一般是称名变量,变量的数字没有意义才去虚拟,它和我们一般的量表题目不同,而因子分析的目的实际上是给题目分类,看看是否能从所有的题目中提取部分局部因子,来代表大多数题目,至少要能提取一个因子,而且一个因子最少要三到五个题目,虚拟变量所用的称名变量如性别,年级这些东西虚拟变量之间基本不具备太大相关性,那它也就提不出因子,即便提出来,可能偶然成分也更多
平卷15646368133：
用因子分析法分析企业财务风险要用到企业的哪些财务数据 -
26650殳哈
： 这个要看你的研究目的和内容了,如果要用因子分析,那就要尽可能多的搜集数据变量,同时应该按特定的维度或大类搜集具体的变量,这样因子分析才容易出结果.(南心网财务数据SPSS因子分析)
