因子分析求解

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请问这种数据怎么做因子分析，贡献度才53左右，怎么回事

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.846

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

806.077

df

45

Sig.

.000

Total Variance Explained

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

3.911

39.111

39.111

3.911

39.111

39.111

2.909

29.091

29.091

1.473

14.728

53.839

1.473

14.728

53.839

2.475

24.748

53.839

.910

9.102

62.941

.765

7.648

70.589

.648

6.475

77.064

.565

5.647

82.712

.519

5.188

87.899

.448

4.477

92.376

.404

4.038

96.414

.359

3.586

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

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关键词：因子分析 Eigenvalues cumulative Extraction Sphericity 左右

怎么变成乱码了

重新发下，Total Variance Explained中Cumulative %有2个维度，分别是29.091、53.839
很低，但是kmo等值为84左右，请问怎么提高Cumulative %值

增加因子的数量，就可以适当增加累积贡献率

cdq3636 发表于 2012-3-25 20:53
增加因子的数量，就可以适当增加累积贡献率

就是我的量表还需要扩大？

变量间的关系本来就是那个样子，你为什么要人为改变它？
只能说明变量数据不太适合做因子分析！

说明数据不是很适合做因子分析，仅有KMO大于0.6是不够的，但勉强还可以，还有的论文更低。

an3199555 发表于 2012-3-25 21:04
就是我的量表还需要扩大？

下面的两个回复者的观点是对，如果KMO值太低，说明不大合适做因子分析，但是如果你的贡献率处在临界值附近，可适当增加1-2因子，从而适当增加累积贡献度，

如果线性回归出现很强的共线性，就用岭回归。
参看《SPSS统计分析高级教程》张文彤主编   高等教育出版社  2004.9
第6章 线性回归的衍生模型 P127-128