主成分分析累计贡献只有39%

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KMO 和巴特利特检验               
KMO 取样适切性量数。                .580
巴特利特球形度检验        近似卡方        2938.704
        自由度        45
        显著性        .000

总方差解释                                               
成分        初始特征值                        提取载荷平方和               
        总计        方差百分比        累积 %        总计        方差百分比        累积 %
1        1.625        16.252        16.252        1.625        16.252        16.252
2        1.251        12.512        28.764        1.251        12.512        28.764
3        1.105        11.052        39.816        1.105        11.052        39.816
4        .986        9.864        49.679                       
5        .972        9.719        59.398                       
6        .933        9.331        68.729                       
7        .893        8.930        77.659                       
8        .860        8.602        86.261                       
9        .745        7.453        93.714                       
10        .629        6.286        100.000                       
提取方法：主成分分析法。                                               
求助 这样是不是不能进行主成分分析哇？ 可以怎么处理一下吗？

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关键词：主成分分析 主成分 主成分分析法 巴特利特 怎么处理

确实不适合！

可以考虑原始数据不采用标准差标准化，采用均值化，保留变异信息，提高累计贡献率。

你的KMO一开始就不太好，至少要0.6以上才算你的样本“勉强合适”，建议增大样本量。或者你看它下面把哪些指标归到前39%了，就在保留这些指标的基础上调整一下模型，适当去掉几个不属于那39%的指标，再重新跑试一下。

Rosykiwi 发表于 2021-3-4 06:52
你的KMO一开始就不太好，至少要0.6以上才算你的样本“勉强合适”，建议增大样本量。或者你看它下面把哪些指 ...

1        1.560        25.993        25.993        1.560        25.993        25.993
2        1.278        21.303        47.296        1.278        21.303        47.296
3        1.045        17.425        64.721        1.045        17.425        64.721
4        .813        13.554        78.275                       
5        .672        11.207        89.482                       
6        .631        10.518        100.000                       
谢谢谢谢谢您！现在跑出来的结果是这样的  请问 这样的数据可以用了嘛

zyghenan 发表于 2021-3-3 08:09
可以考虑原始数据不采用标准差标准化，采用均值化，保留变异信息，提高累计贡献率。

没做标准化  就直接拿来用的  现在有60+了
1        1.560        25.993        25.993        1.560        25.993        25.993
2        1.278        21.303        47.296        1.278        21.303        47.296
3        1.045        17.425        64.721        1.045        17.425        64.721
4        .813        13.554        78.275                       
5        .672        11.207        89.482                       
6        .631        10.518        100.000