主成分分析 与 KMO检验(悬赏中，在线等解答，拜谢)

坛里高手,你们好。小弟在做主成分分析（非因素分析！），有1500观测项，30个自变量
结果在SPSS输出中发现 “相关系数矩阵不是正定阵，不出现KMO检验”
然后搜索了下，发现可能原因是"自变量中有高度相关变量，特征根小于等于0的情况出现"
但是，貌似主成分分析的目的不就是处理那些高度相关变量，然后降维么？
假设我剔除了高度相关变量后，那我还搞主成分分析意义何在？
PS:刚刚对所有变量做了相关分析，发现剔除所有高度相关项后，只剩下极少数变量了，很囧...

但是，貌似主成分分析的目的不就是合拢那些相关变量而组成新的主成分么？

本文来自: 人大经济论坛 计量经济学与统计 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=2594442
主成份是用开考察所有观测项中能够对系统产生影响最大的那些影响因素。而你要合并相关项，得到一些不相关的新观测项的集合应该做因子分析

317792209 发表于 2012-4-29 12:10
但是，貌似主成分分析的目的不就是合拢那些相关变量而组成新的主成分么？

本文来自: 人大经济论坛 计量经 ...

谢谢你的答复，貌似我表述有误。
我的意思是降维。
不太想用因子分析（老师明确表示不喜欢，所以不想最后分难看）
所以想用主成分分析。
但是KMO检验出问题了，求解答。

貌似我找到解决方案了，我在相关中，找到了一些Pearson 相关性>0.9的数据
然后删除了与之相关的，最后剩下21组变量
再进行KMO检验的时候，就得到KMO=0.63了

可以用別的軟件。

maysnowfly 发表于 2012-4-29 13:28
貌似我找到解决方案了，我在相关中，找到了一些Pearson 相关性>0.9的数据
然后删除了与之相关的，最后剩下 ...

你剔除变量了，我也是这么做的，但是KMO0.63小鱼0.7可以做主成分么？你论文写完了？我现在正在弄，最后你怎么办了