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楼主: huangguaaa
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[问答] 主成分分析提取到3个主成分但累积贡献只有58% [推广有奖]

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huangguaaa 发表于 2018-8-3 06:01:11 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
30论坛币
大家好,我在做商业银行经营绩效的主成分分析,一共有26家银行,9个变量,提取出3个主成分,但是累计贡献率只有58%,这种情况该怎么办啊... 360截图20180803055553015.jpg

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jin216 查看完整内容

剔除公共方差小的一两个变量试试
jin216 发表于 2018-8-3 06:01:12 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
剔除公共方差小的一两个变量试试

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chbczq 学生认证  发表于 2018-8-3 10:19:02 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
样本数据少了

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crystal8832 学生认证  发表于 2018-8-3 10:29:23 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
chbczq 发表于 2018-8-3 10:19
样本数据少了
他这个有近300的样本了,应该是变量之间的相关性不够。

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crystal8832 学生认证  发表于 2018-8-3 10:29:52 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
楼主做下KMO检验还有球形检验看看。

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ccs0531 发表于 2018-8-3 22:00:31 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
主成分分析、探索性因子分析是数据降维的主要方法,而衡量因子分析(含主成分分析和因子分析)效果的重要指标之一就是KMO值和累积方差贡献率,这两个指标越高则因子分析结果越好,因而,很多人用因子分析来检验问卷和量表的效度(个人认为简单用因子分析方法来做效度是不妥的)。
在SPSS因子分析中,我们经常遇到KMO值偏低,例如0.6左右,以及累积方差贡献率不高的情况(例如低于50%),显然这样的结果提示我们因子分析效果不佳——一些人据此认为效度不佳。那我么该如何提高这两个指标呢?
有四个思路:第一,题目或变量之间如果相关性不强,则KMO值不高;第二,变量与因子之间如果测量关系不佳,则累积方差贡献率较差;第三,题目数量对KMO值也会产生影响。初此之外,那些不能形成有效因子的题目会严重影响累积方差贡献率。
在SPSS实际操作中,需要结合以上不同的情况做不同的处理,这样才能提高KMO和累积方差贡献率。

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huangguaaa 发表于 2018-8-3 22:58:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
crystal8832 发表于 2018-8-3 10:29
楼主做下KMO检验还有球形检验看看。
您好,我之前用stata做的,现在下载了spss重新做了一遍,麻烦您看看,这种情况应该怎么办?因为我其实不太懂计量,但是毕业论文又不能用一些简单的计量方法,所以我就找了几篇论文打算跟着来,可是处理出来结果好差。。。慌张

KMO 和 Bartlett 的检验               
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。                .541
Bartlett 的球形度检验        近似卡方        513.678
        df        36
        Sig.        .000


相关矩阵                                                                               
                roe        eps        ldr        cr        rca        car        dgr        lgr        npl2
相关        roe        1.000        .149        -.024        -.091        .052        -.132        .356        .317        .441
        eps        .149        1.000        .196        -.077        .030        -.040        -.047        -.050        .256
        ldr        -.024        .196        1.000        -.049        -.044        -.230        -.219        -.023        .120
        cr        -.091        -.077        -.049        1.000        .037        .059        .043        .024        -.120
        rca        .052        .030        -.044        .037        1.000        .223        .131        .094        .148
        car        -.132        -.040        -.230        .059        .223        1.000        -.072        -.077        .049
        dgr        .356        -.047        -.219        .043        .131        -.072        1.000        .769        .347
        lgr        .317        -.050        -.023        .024        .094        -.077        .769        1.000        .248
        npl2        .441        .256        .120        -.120        .148        .049        .347        .248        1.000


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        2.320        25.776        25.776        2.320        25.776        25.776
2        1.523        16.927        42.703        1.523        16.927        42.703
3        1.269        14.095        56.798        1.269        14.095        56.798
4        .988        10.975        67.773                       
5        .846        9.402        77.175                       
6        .700        7.783        84.958                       
7        .687        7.634        92.593                       
8        .481        5.348        97.940                       
9        .185        2.060        100.000                       
提取方法:主成份分析。                                               



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huangguaaa 发表于 2018-8-3 23:02:41 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
ccs0531 发表于 2018-8-3 22:00
主成分分析、探索性因子分析是数据降维的主要方法,而衡量因子分析(含主成分分析和因子分析)效果的重要指 ...
请问具体应该怎么做呢

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huangguaaa 发表于 2018-8-3 23:02:47 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
ccs0531 发表于 2018-8-3 22:00
主成分分析、探索性因子分析是数据降维的主要方法,而衡量因子分析(含主成分分析和因子分析)效果的重要指 ...
请问具体应该怎么做呢

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ccs0531 发表于 2018-8-4 09:38:20 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
jin216 发表于 2018-8-3 14:12
剔除公共方差小的一两个变量试试
赞同这个做法。

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