论文旺季 小妹请教因子分析

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模型里面自变量有五个维度 想证实

因子分析里面 提取因子数量选择5

结果 总贡献率总算到了80% 但是后面两个因子的特征值都小于1

不知道这样行得通不 能不能证实模型？

张文彤大师的书中说因子分析中可以将累计贡献率和特征值综合判断 这个综合判断是什么意思 意思就是说在满足贡献率的情况下 特征根可以小于1么？

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关键词：因子分析 是什么意思 贡献率 特征值 不知道 论文 因子分析 小妹 旺季

为什么看得人一抹多 没有人能帮忙回答下呢 先行谢过了

 [我来尝试一下, 不一定对]:

 

1.      首先只有5个维度, 本身就不是很多, 所以要做因子分析, 最多提取两到三个因子, 提取5个有什么意义？每个因子对总方差的贡献等于特征值.

 

（表示第j个因子在所有变量上载荷 的平方和等于简化了的原变量协方差矩阵第j个的特征值 。）

 

2.      如果做出来因子的贡献率不高, 说明这组数据不太适合做因子分析, 原因就是这些变量并不是高度相关, 数据应该主要集中在原来的坐标轴附近, (垂直不相关的). 所以导致因子贡献率不太大。或者说，如果后面两个特征根比较小，确实说明这个五维变量应该是分布在三维的空间里，但是问题是其中至少有些变量（前三个）相关性不强，还不如用原来的坐标来表示贡献值（方差）要大。

 

3.      做KMO和球形检验。有人发贴说过了，应该是在SPSS的精华区。

 

4.      综上所述，你可以去掉后面两个特征值小的，贡献率就不要那么严格了，或者就只能用原来的三个指标表示，去掉两个？

我同样有贡献率方面的疑问，如果把贡献率低的因子去掉，如楼上所说，用三个指标计算，是不是就提取一个主成份因子了呢？

[尝试回答4楼的]:

概念上说不是的, 因为按照因子分析的模型来说, 留下的三个是都应该保留的, 它们是三个新的垂直的坐标轴,(除非你用斜交变换).

也就是说,三个具有较大贡献的特征值(因子的方差贡献)对应着三个因子(不是对应的特征向量). 如果你要保留一个因子,那只能选最大的特征根, 但是失去了其它也很有用的维度.

由此看来, 也许SPSS高级教程里的意思是: 根据具体情况, 选取要的个数, 即不能把所有的都保留, (那样因子分析无意义) 也不能去掉太多(那样等于没有真实的描述数据的主要维度). 但是80%的贡献只是个标准, 标准应该是有商量余地的.

取特征值大于1的，方差贡献率大于60%就可以，再小就郁闷

了