关于SPSS因子分析的几点总结

我喜欢楼主对检验的解释，看了之后变得清晰多了

胖胖小龟宝 发表于 2014-3-25 14:06
KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关 ...

最近在帮一个师姐做因子分析，就遇到KMO统计量检验的问题。她的个案数只有18，变量数却有16个，虽能得到KMO检验值，但值只有0.5几，貌似不是很好，可能是由于个案数太少和变量数太多的原因。一般要求个案数是变量数的5倍。有的说3倍也可以。有的说个案数至少要100。貌似还存在一定的争议。总体来看，是个案数越多越好的。

很赞，对比说明了两者差异的本质

总结的挺好！

学到了，感觉刁刁滴

收藏，慢慢看，谢谢楼主

收藏了，不错的总结！

请问楼主，我在做主成分分析时，11个解释解释变量，第一个因子的累计贡献率就包含了其中10个变量，而且达到80%，第二个因子包含1个变量，贡献率10%左右，这样是不是不科学.....为什么会出现这种状况啊

好贴，赞一个。谢谢分享。

老师你好。
我做的一批数据，Bartlett’s球型检验 P<0.01，然后KMO=0.855
总共19个变量，出来5个因子，方差累计贡献率只有52.075%，这是说这批数据不太好吗？……