SPSS分析中解释的总方差和旋转成分矩阵要怎么进行解释?就是说怎么对这个结果进行说明,然后写进论文里? 利用spss软件进行因子分析,得到解释的总方差表 和 旋转成...
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最大方差旋转只是其中的一种旋转方法,因为该方法旋转后的结果很清楚,所以一般默认选择都是这种方法 至于做主成分分析,是需要看原始数据情况的,如果原始数据变量就很少,不超过三五个这样的,就没必要做主成分分析。
扩展资料:
SPSS之方差分析总结
1,从自变量和因变量的数目上看,如果只有一个自变量和一个因变量,那我们采用“单因素方差分析”;如果有多个自变量和一个因变量,那我们采用“多因素方差分析”;如果有一个自变量和多个因变量,采用“单因素多元方差分析”;如果有多个自变量和多个因变量,则采用“多因素多元方差分析”。
2,其中,“单因素多元方差分析”和“多因素多元方差分析”统称为“多元方差分析,在SPSS上的实现步骤完全一致。
3,另外,对于“协方差分析”法,大家可以将其理解为“控制变量法”,即控制一个因素不变,研究其他因素对试验结果的影响。其中,需要控制的变量就是“协方差分析”中的协变量。而“重复测量方差分析”和字面意义一样,当我们需要对观测结果进行多次取值时,该方法即是最好的选择。
4,从数据结构方面来看,细心的朋友可能已经从前面的几章中发现,方差分析的数据都要求“数值型”,变量类型可以为“分类变量”,也可为数值变量。之所以补充此处,是因为在SPSS软件中,如果不事先设置好相关数据结构,可能在SPSS操作时你会发现有些按钮是灰色的,点不了。
最大方差旋转只是其中的一种旋转方法,因为该方法旋转后的结果很清楚,所以一般默认选择都是这种方法,至于做主成分分析,是需要看原始数据情况的,如果原始数据变量就很少,不超过三五个这样的,就没必要做主成分分析。
看数据应该是做主成分分析的变量也就只有2个,这样根本没必要做主成分分析。
因子分析模型中,假定每个原始变量由两部分组成:共同因子和唯一因子。共同因子是各个原始变量所共有的因子,解释变量之间的相关关系。
扩展资料:
唯一因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子,表示该变量不能被共同因子解释的部分。
主成分分析是试图寻找原有变量的一个线性组合。这个线性组合方差越大,那么该组合所携带的信息就越多。也就是说,主成分分析就是将原始数据的主要成分放大。
因子分析,它是假设原有变量的背后存在着一个个隐藏的因子,这个因子可以可以包括原有变量中的一个或者几个,因子分析并不是原有变量的线性组合。
一般来说方法都选择主成分方法,但是在python中进行因子分析时用的不是这个方法。
参考资料来源:百度百科——spss
最大方差旋转 只是其中的一种旋转方法,因为该方法旋转后的结果很清楚,所以一般默认选择都是这种方法 至于你做主成分分析 是需要看你的原始数据情况的,如果你原始数据变量就很少,不超过三五个这样的,就没必要做主成分分析。看 看你的数据应该是做主成分分析的变量也就只有2个吧 这样根本没必要做主成分分析
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