因子分析的因子解释力度

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

做因子分析时，39个变量提取出了14个因子，且解释力度是71%，且第7个因子开始，只载荷了1个变量，而前6个因子的解释方差才44%，请问这种结果合理吗？

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：因子分析 解释力 力度

附上spss
结果
                                Total Variance Explained
                Initial Eigenvalues                        Extraction Sums of Squared Loadings                        Rotation Sums of Squared Loadings
Component        Total        % of Variance        Cumulative %        Total        % of Variance        Cumulative %        Total        % of Variance        Cumulative %
1        6.966        19.350        19.350        6.966        19.350        19.350        6.640        18.445        18.445
2        2.549        7.080        26.430        2.549        7.080        26.430        2.060        5.722        24.167
3        2.054        5.705        32.136        2.054        5.705        32.136        1.966        5.461        29.628
4        1.691        4.699        36.834        1.691        4.699        36.834        1.792        4.977        34.605
5        1.582        4.394        41.228        1.582        4.394        41.228        1.687        4.686        39.291
6        1.439        3.996        45.224        1.439        3.996        45.224        1.500        4.166        43.457
7        1.333        3.702        48.926        1.333        3.702        48.926        1.371        3.808        47.265
8        1.298        3.606        52.532        1.298        3.606        52.532        1.358        3.772        51.037
9        1.242        3.451        55.983        1.242        3.451        55.983        1.336        3.712        54.749
10        1.205        3.348        59.331        1.205        3.348        59.331        1.266        3.517        58.266
11        1.165        3.237        62.568        1.165        3.237        62.568        1.259        3.498        61.764
12        1.087        3.019        65.586        1.087        3.019        65.586        1.164        3.232        64.996
13        1.045        2.903        68.489        1.045        2.903        68.489        1.160        3.223        68.219
14        1.017        2.826        71.315        1.017        2.826        71.315        1.115        3.097        71.315
15        .994        2.762        74.078                                               
16        .899        2.496        76.574                                               
17        .864        2.400        78.974                                               
18        .857        2.381        81.355                                               
19        .831        2.309        83.664                                               
20        .748        2.079        85.743                                               
21        .679        1.887        87.629                                               
22        .646        1.794        89.424                                               
23        .599        1.664        91.087                                               
24        .567        1.574        92.662                                               
25        .510        1.418        94.080                                               
26        .440        1.222        95.302                                               
27        .392        1.088        96.389                                               
28        .356        .989        97.378                                               
29        .282        .782        98.160                                               
30        .234        .649        98.809                                               
31        .169        .471        99.280                                               
32        .111        .309        99.588                                               
33        .086        .239        99.827                                               
34        .035        .097        99.924                                               
35        .023        .064        99.988                                               
36        .004        .012        100.000                                               
Extraction Method: Principal Component Analysis.

                                Total Variance Explained
                Initial Eigenvalues                        Extraction Sums of Squared Loadings                        Rotation Sums of Squared Loadings
Component        Total        % of Variance        Cumulative %        Total        % of Variance        Cumulative %        Total        % of Variance        Cumulative %
1        6.966        19.350        19.350        6.966        19.350        19.350        6.640        18.445        18.445
2        2.549        7.080        26.430        2.549        7.080        26.430        2.060        5.722        24.167
3        2.054        5.705        32.136        2.054        5.705        32.136        1.966        5.461        29.628
4        1.691        4.699        36.834        1.691        4.699        36.834        1.792        4.977        34.605
5        1.582        4.394        41.228        1.582        4.394        41.228        1.687        4.686        39.291
6        1.439        3.996        45.224        1.439        3.996        45.224        1.500        4.166        43.457
7        1.333        3.702        48.926        1.333        3.702        48.926        1.371        3.808        47.265
8        1.298        3.606        52.532        1.298        3.606        52.532        1.358        3.772        51.037
9        1.242        3.451        55.983        1.242        3.451        55.983        1.336        3.712        54.749
10        1.205        3.348        59.331        1.205        3.348        59.331        1.266        3.517        58.266
11        1.165        3.237        62.568        1.165        3.237        62.568        1.259        3.498        61.764
12        1.087        3.019        65.586        1.087        3.019        65.586        1.164        3.232        64.996
13        1.045        2.903        68.489        1.045        2.903        68.489        1.160        3.223        68.219
14        1.017        2.826        71.315        1.017        2.826        71.315        1.115        3.097        71.315
15        .994        2.762        74.078                                               
16        .899        2.496        76.574                                               
17        .864        2.400        78.974                                               
18        .857        2.381        81.355                                               
19        .831        2.309        83.664                                               
20        .748        2.079        85.743                                               
21        .679        1.887        87.629                                               
22        .646        1.794        89.424                                               
23        .599        1.664        91.087                                               
24        .567        1.574        92.662                                               
25        .510        1.418        94.080                                               
26        .440        1.222        95.302                                               
27        .392        1.088        96.389                                               
28        .356        .989        97.378                                               
29        .282        .782        98.160                                               
30        .234        .649        98.809                                               
31        .169        .471        99.280                                               
32        .111        .309        99.588                                               
33        .086        .239        99.827                                               
34        .035        .097        99.924                                               
35        .023        .064        99.988                                               
36        .004        .012        100.000                                               
Extraction Method: Principal Component Analysis.

请求高人指点！！！！感激不尽！！！

合理

谢谢楼上！请问，对这14个因子命名，发现有些因子只含一个变量，对于这样的因子，是否可以剔除呢？

之前还跟根据MSA值删除了一些变量

此次因子分析的KMO值=0.72,

KMO 和 Bartlett 的检验结果？               

请你提供样本量，变量测量水平？
最好把数据压缩后传上来。