286条件格式大于0小于30还是小于0·286

ADO数据窗 1.0.0.286 绿色版
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本帖最后由 angeldaisyws 于
15:32 编辑
各位下午好。
& && &&&本人的毕业论文,在用spss做主成分分析法,由于研究的方向比较特殊,样本只有20个,变量选取了11个,KMO值刚刚大于0.5,因为很多论文都讲KMO值要大于0.6才适合用主成分分析,也有见到部分论文KMO值是在0.5左右,所以请问下,我这种刚刚大于0.5的,适合做因子分析吗?
& && &&&谢谢啦~~~。
自圆其说就是了
可以试着算一下相关系数,说不定相关系数好一些
载入中......
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自圆其说就是了
可以试着算一下相关系数,说不定相关系数好一些
坚持下去!
你还是理解一下主成份分析的定义和目的,要求进行KMO检验值就是反映了如果变量之间存在的很弱的关系,主成份很难到达理想的降维目的,一般要求KMO大于0.7最好了
多变量分析,还是多考虑一下偏相关系数吧,尤其是你这里的KMO还有0.5呢,相关系数仅作参考
有标准的 ,,你的0.5 太低了
Life is life.
KMO统计量,用于考察变量间的偏相关性。它比较的是变量间的简单相关和偏相关的大小。如果变量间存在内在联系,则计算偏相关时控制其他因素就同时控制了潜在变量,导致偏相关系数远大于简单相关系数,此时KMO比较大接近1,做因子分析效果好,一般认为KMO&0.9效果最佳,0.7以上效果尚可,0.6时效果很差,0.5以下失效。
这就是你的变量选取有问题,也即他们之间的相关性太差,你可以试着将解释方差能力较小也即相关性较差的变量去掉,这样KMO值就可以提高了。
matlab-007 发表于
这就是你的变量选取有问题,也即他们之间的相关性太差,你可以试着将解释方差能力较小也即相关性较差的变量 ...请问解释方差能力小的指标如何剔除呢?解释能力方差的表格解释的是选取的因子啊不是指标变量?
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