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请教各位大牛，在做主成分分析时，累积贡献率过小是否会影响结果的可靠性

发布：菜田小鸟 | 分类：考研

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本人在做满意度分析时，想将5个不同方面的满意度汇总成为1个大的满意度。通过SPSS的因子分析，得到了一下结论：[td]KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.813Bartlett的球形度检验近似卡方1611. ...

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本人在做满意度分析时，想将5个不同方面的满意度汇总成为1个大的满意度。通过SPSS的因子分析，得到了一下结论：[td]

KMO 和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。		.813
Bartlett 的球形度检验	近似卡方	1611.028
	df	10
	Sig.	.000

[td]

解释的总方差
成份	初始特征值			提取平方和载入
成份	合计	方差的 %	累积 %	合计	方差的 %	累积 %
1	2.684	53.674	53.674	2.684	53.674	53.674
2	.716	14.320	67.994
3	.590	11.806	79.800
4	.533	10.668	90.469
5	.477	9.531	100.000
提取方法：主成份分析。

想麻烦请教各位大牛，上述结果中，特征值大于1的只有一个，但是贡献度太低了（53.674），这个结果是否可靠呢？我是否能够通过这个主成分得分来评价总体的满意度呢？

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