因子分析后，虽然KMO的大于0.7但累积反差解释率低于40%，请问这份数据是不能用了吗

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如图，公因子方差和成分矩阵的结果也不理想。问卷我是参考其他论文的成熟量表做出来的。通过问卷星的网上样本服务收集了300份。如果没有补救手法是不是应该早点放弃这份数据。

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关键词：因子分析 解释率 KMO 不能用 成分矩阵 spss数据分析

你先测一下信度吧

信度还行的话，试一下用旋转，看看效果如何

joven123 发表于 2020-11-3 07:45
你先测一下信度吧

信度还行的话，试一下用旋转，看看效果如何

谢谢回复。

旋转我试过了，但对提高累积解释率还是没有什么帮助。
后续我加入了老师从MBA学生那里收集来的数据，解释率提高到了55%左右。不过相对的成分矩阵0.6以上载荷的项目就变得很少了。

测一下相关性吧，应该是不好。另外主成分分析要有理论依据，看看能不能增加。
当然还有最不要脸的办法，利用散点图删除一些不好的数据，这个不建议使用

迷惘芒果 发表于 2020-11-3 11:32
谢谢回复。

旋转我试过了，但对提高累积解释率还是没有什么帮助。

这维度应该沒得救。

应该是不能用了，这些数据

huanglz233 发表于 2020-11-3 19:20
应该是不能用了，这些数据

谢谢回复

这样的话就麻烦了，数据再收集估计也不会有更好的效果了。大佬有什么建议吗

wmwong 发表于 2020-11-3 12:15
这维度应该沒得救。

谢谢回复

维度和成分是参考先行研究的量表的，问题应该是出在收集数据的方法上。没有限定公司和业种。请问有什么应急的补救方法吗

毛茸茸的光头 发表于 2020-11-3 11:38
测一下相关性吧，应该是不好。另外主成分分析要有理论依据，看看能不能增加。
当然还有最不要脸的办法，利 ...

谢谢回复

KMO值是用来说明指标之间相关程度，累积方差解释比例是说明将指标合并为因子后因子对指标的解释力度，两个概念不同，你可以使用增加了样本之后的数据