SPSS因子分析KMO检验时出现this matrix is not positive definite的处理方法？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

[讨论]用SPSS做因子分析的KMO检验时，总是出现：this matrix is not positive definite 的信息， 不能得到KMO检验结果。
请问到底是怎么回事，应该怎么处理？？

刚查到有人回复：资料符合矩阵正定,是因子分析法的检验前提!因此，如果出现“this matrix is not positive definite”，没有检验结果。

问题1：是否应该进行下去--因为后面的值软件一样会出。
问题2：如果不适合做，是选择删除变量来矫正，令其符合矩阵正定的前提吗？这个删除变量，就有点随机了吧，删哪个值呢？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：SPSS因子分析 positive definite finite matrix SPSS matrix KMO positive definite

指标统计数据出现了问题，把有些数据进行规范化

2# sunxuskm
它们是存在很强的相关性。
如：单项选择题，有5个选项，如年龄构成，学历构成，职称构成等。
数据是没有问题的。

另外比如有个A=B+C+D.
指标1=b/a;
指标2=c/a;
指标3=D/A;
这样的数据，能做因子分析吗？

非常感谢回复！！

同问，我现在也出现这样的情况，求交流！

我也碰到这个问题，请赐教！！

我也想知道这个问题的答案，请问楼主解决了么？

同问，我现在也出现这样的情况

个人认为，是数据的相关性太强了。

   统计分析中，有时会给出矩阵为非正定矩阵的错误提示（not positive definite.）。其中造成非正定的原因大约有几个，根据相应的原因可以有相应的解决方法。

      通常情况下，矩阵的特征值或者模都是大于等于0的，但是总是会有一些情况导致特征值<0的情况出现。主要发生在以下几个情况：

      1  Linear Dependency

通常出现在两个性状呈现显著的线性相关时。可以在数据探索分析过程中，借助excel等工具，分析两个性状的表型回归。

      2 Error Reading the Data

数据读入过程中出错。可能发生在读取不同格式的文件是，文件中的缺失值，引起错位，导致数据出错。

     3 Typographical Error

排版错误。这个好像不大遇到。当然有这个可能......

      4 Starting Values

初始值设置的原因。在迭代之前，都预先根据初始值计算sigma值，一旦sigma值不合适，出现非正定的情况。一旦出现这种情况，需要首先排查模型是否正确，确保没有语法错误。

     5 Sampling Variation

通常是由于样本数据量太小造成。

     6 Missing Data

数据缺失过多会导致矩阵一定程度的非正定。

    7 My Variable is a Constant!

模型中有一个是常量。因此在数据分析前需要对原始数据结构有大体了解。PROC SUMMARY/  MEAN/  UNIVARIATE能够提供有力帮助。

    8 polychoric correlation 多分格相关

可以通过proc pairwise检样相关矩阵是否正定.

    9 No Error Variance

对角线元素为0时，需要警惕出现非正定的情况。

  10 Negative Error Variance

通常情况下，对角线元素都是方差组分，因此值为负是不可思议的。这种情况往往出现在模型拟合不是很好的情况下，因此需要对模型进行全面评估和分析。

见：http://www.docin.com/p-467119545.html