spss做因子分析时选择用相关系数矩阵还是协方差阵的区别

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

再用spss做因子分析的时候，在因子抽取选项可以选择用相关系数矩阵，也可以选择用协方差阵，选择这两个有什么区别？另外，如果我不想用系统默认的数据标准化的方法，用了均值化或是其他的方法标准化以消除了量纲的影响，在spss的操作上怎么实现呢？

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：相关系数矩阵 相关系数 因子分析 协方差阵 SPSS 还是 矩阵 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

如果参与分析的变量的测度单位不同，选择相关矩阵；反之，如果测度单位相同，可以选择协方差矩阵
至于标准化的问题，如果不想用默认的，可以根据compute功能自己计算出想要得到的变量，有没有其他的简便方法我也不清楚

  一般而言，对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，我们不直接由其协方差矩阵出发进行主成分分析，而应该考虑将数据标准化，由相关阵出发求解主成分。
  对同度量或是取值范围在同量级的数据，还是直接从协方差矩阵求解主成分为宜。
  相关阵求得的主成分与协差阵求得的主成分一般情况是不相同的。实际表明，这种差异有时很大。由协方差阵出发求解主成分所得的结果及由相关阵出发求解主成分所得的结果有很大不同，所得主成分解释原始变量方差比例与主成分表达式均有显著差别，且两者之间不存在简单的线性关系。

相关系数矩阵是有消除量纲的，表示变量间相关性，协方差阵没有消除量纲，具体关系是r=cov(x,y)/D(x)D(y)
我对spss不是很熟悉，你说的那种情况能不能先处理数据后再导入

谢谢各位的回复

遇到样本数小于指标数不能做KMO检测时，怎么证明可以用因子分析.???