楼主: gaoxiang13149
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[问答] 关于spss因子分析的KMO检验和相关系数矩阵 [推广有奖]

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gaoxiang13149 发表于 2013-3-9 11:55:58 |AI写论文

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最近在学习SPSS做主成分分析和因子分析,在我找的论文中,我用他们的数据做因子分析时KMO检验显示为:This matrix is not positive definite,但是他们在论文中都没有涉及这个检验。我查了一下,都说是因为变量间线性相关,我试着删除一些相关性很强的变量后,KMO检验就通过了。现在有个疑问就是,变量间的相关系数反应变量间相关性的大小,相关性越大,表明存在信息上的重叠,这样提取的主成分才有意义。否则相关性弱的话,做主成分分析和因子分析就没有意义了,可以这样理解吗?
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关键词:SPSS因子分析 相关系数矩阵 kmo检验 因子分析 SPSS spss 因子分析 主成分分析 相关系数 KMO检验 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

只要路对,不怕路远。梦想对于没有行动的人永远只是梦想。

沙发
xueyinchina 发表于 2013-3-9 12:04:09
可以的 主成分分析和因子分析的前提是变量间存在一定的相关性 并且可以通过KMO检验来检验是否适合做主成分分析或因子分析
心有多大,舞台就有多大。

藤椅
子鹿 发表于 2013-3-9 13:43:37
KMO检验的原假设为单位阵(满秩,不相关),只有当信息重叠,共线性强(非满秩),提取主成分和因子才有意义

板凳
gaoxiang13149 发表于 2013-3-9 19:42:30
xueyinchina 发表于 2013-3-9 12:04
可以的 主成分分析和因子分析的前提是变量间存在一定的相关性 并且可以通过KMO检验来检验是否适合做主成分分 ...
嗯,明白了,纠结了好几天这东西!
只要路对,不怕路远。梦想对于没有行动的人永远只是梦想。

报纸
gaoxiang13149 发表于 2013-3-9 19:43:34
子鹿 发表于 2013-3-9 13:43
KMO检验的原假设为单位阵(满秩,不相关),只有当信息重叠,共线性强(非满秩),提取主成分和因子才有意义 ...
有的书上基本上不怎么讲理论,实际操作中自己的数据并非像书上那么完美,所以很多时候都会有差错
只要路对,不怕路远。梦想对于没有行动的人永远只是梦想。

地板
xueyinchina 发表于 2013-3-9 19:48:33
gaoxiang13149 发表于 2013-3-9 19:42
嗯,明白了,纠结了好几天这东西!
可以看一些SPSS的高级教程 讲得会详细一点
心有多大,舞台就有多大。

7
gaoxiang13149 发表于 2013-3-9 20:14:50
xueyinchina 发表于 2013-3-9 19:48
可以看一些SPSS的高级教程 讲得会详细一点
嗯,有一本张文彤老师的spss统计分析高级教程,感觉一本不太够啊,有推荐的书么?
只要路对,不怕路远。梦想对于没有行动的人永远只是梦想。

8
xueyinchina 发表于 2013-3-10 22:38:28
gaoxiang13149 发表于 2013-3-9 20:14
嗯,有一本张文彤老师的spss统计分析高级教程,感觉一本不太够啊,有推荐的书么?
卢纹岱和吴喜之写的《SPSS统计分析(第4版)》,很厚的一本书,带光盘的
心有多大,舞台就有多大。

9
gaoxiang13149 发表于 2013-3-11 08:30:24
xueyinchina 发表于 2013-3-10 22:38
卢纹岱和吴喜之写的《SPSS统计分析(第4版)》,很厚的一本书,带光盘的
哦哦,谢谢。。
只要路对,不怕路远。梦想对于没有行动的人永远只是梦想。

10
xueyinchina 发表于 2013-3-11 08:32:06
gaoxiang13149 发表于 2013-3-11 08:30
哦哦,谢谢。。
不客气 共同学习
心有多大,舞台就有多大。

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