[求助]这样的数据到底可不可以做因子分析？

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本人在看一个牛人做的因子分析结果，因为他的分析过程不能透露给我，所以我看完他的结果就想试做一下，因为水平有限，发现这份数据在我手里头做不了因子分析，因为无论我如何踢除变量，最后得出的各因子累计解释水平始终在所有原始变量的60%以下（各因子特征值之和占总方差60%以下）。现在特来求教一下各位，还请各位帮帮忙。

分析背景：

在这份数据中，需要分析的变量70个，总样本量831个（全部为有效样本）。因为调查问卷采用量表设计，70个问题中每个问题（变量）的答案有5个（1非常不重要，2比较不重要，3一般，4比较重要，5非常重要），每个题目为单选。
现在做探索性因子分析。

分析过程：

1、先看各变量间的相关系数，发现都很小（绝大部分小于0.3，因为整个表很宽，在此略），因此，初步估计不适合因子分析。

2、其它指标判断：

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.                       .939
Bartlett's Test of Sphericity                      Approx. Chi-Square       17260.372
                                                                                 df         2415
                                                                               Sig.         .000

从2的结果来看，似乎又是适合因子分析的，对么？

我的问题

1、这份数据如果适合因子分析，相关系数为什么这么小，如果不适合因子分析，为什么KMO值这么大？

2、因为别人做出了因子分析，那么先假设数据是适合因子分析的，我应该怎么去改进才可以得出来呢？先来说说我目前的改进方法：

    一、不断的增删变量，让所有因子的特征值之和占总方差尽量大些，但都不会超过60%，且得出的因子很多，基本都在10个 左右。且单个因子的特征值之和占总方差很小，第一个因子不超过25%。

    二、这就等各位来补充吧……

发贴真辛苦，虽然我想，但原始数据我确实不能附上来。无论怎么样，先谢谢各位吧。

[此贴子已经被作者于2008-12-22 14:06:50编辑过]

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关键词：因子分析 Sphericity Bartlett Sampling Adequacy 数据 因子分析

你在做探索性因素分析之前有没有做项目分析呢？应该先做项目分析，删除那些鉴别度低的条目后在进行探索性因素分析。

[此贴子已经被作者于2009-1-17 14:03:34编辑过]

哪位还能给些意见么？

路过学习中。。。。

这人是牛人吗？需要分析的变量70个，总样本量831个（全部为有效样本）。这不乱来嘛。回去好好看看多元统计对样本量的要求！

是可以做的。

我想可能你手头上的数据或许不太适合做因子分析（是因为问卷设计不合理所造成的）

要得出一个结论，真的难啊。

不懂阿  同学习