请教各位大牛，在做主成分分析时，累积贡献率过小是否会影响结果的可靠性

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    本人在做满意度分析时，想将5个不同方面的满意度汇总成为1个大的满意度。通过SPSS的因子分析，得到了一下结论：[td]  

KMO 和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。		.813
Bartlett 的球形度检验	近似卡方	1611.028
	df	10
	Sig.	.000

[td]  

解释的总方差
成份	初始特征值			提取平方和载入
	合计	方差的 %	累积 %	合计	方差的 %	累积 %
1	2.684	53.674	53.674	2.684	53.674	53.674
2	.716	14.320	67.994
3	.590	11.806	79.800
4	.533	10.668	90.469
5	.477	9.531	100.000
提取方法：主成份分析。

    想麻烦请教各位大牛，上述结果中，特征值大于1的只有一个，但是贡献度太低了（53.674），这个结果是否可靠呢？我是否能够通过这个主成分得分来评价总体的满意度呢？

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关键词：累积贡献率 主成分分析 主成分 可靠性 贡献率 影响

菜田小鸟 发表于 2016-6-27 20:54
本人在做满意度分析时，想将5个不同方面的满意度汇总成为1个大的满意度。通过SPSS的因子分析，得到了一 ...

你这是一手数据吗？如果是，显然结构效度不好，同源方差严重！如果二手数据，显然不能达到解释要求！

与爱共舞的小窝 发表于 2016-6-27 23:13
你这是一手数据吗？如果是，显然结构效度不好，同源方差严重！如果二手数据，显然不能达到解释要求！

麻烦这个问题能够解决么?

菜田小鸟 发表于 2016-6-27 20:54
本人在做满意度分析时，想将5个不同方面的满意度汇总成为1个大的满意度。通过SPSS的因子分析，得到了一 ...

应该可以，不同情况可能不一样，试试将因子载荷不高的题项删除一点，但是必须要在论文里说明！

与爱共舞的小窝 发表于 2016-6-28 11:40
应该可以，不同情况可能不一样，试试将因子载荷不高的题项删除一点，但是必须要在论文里说明！

关键是因子载荷都差不多

菜田小鸟 发表于 2016-6-28 14:09
关键是因子载荷都差不多

那就看主成分！删除主成分不明显的或者小的！

将满意度的五个方面汇总成为总的满意度？
为什么不直接将各个方面进行加减乘除？