请教，主成分分析特征值和贡献率的选择

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最近在用主成分处理数据，但结果并不理想。
KMO是0.56，Bartlett是0。



如果提取4个主成分，可以保证特征值都大于1，但是旋转矩阵很难解释，因为有重叠。
如果提取6个主成分，那么贡献率可以达到85%，而且旋转矩阵方便解释，没有重叠，但有的主成分特征值就小于1了。
请教一下，该怎么抉择？并且该怎么解释这种抉择。

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主成分特征值并不一定要大于1，1只是个经验值，很多人这么用，并不是说一定要这么用！

你好，打个广告。如果你是高校学生，请帮忙填一份问卷，地址在这儿：https://bbs.pinggu.org/thread-6821161-1-1.html。报酬50论坛币。谢谢！

ievans 发表于 2019-1-2 16:13
主成分特征值并不一定要大于1，1只是个经验值，很多人这么用，并不是说一定要这么用！

感谢你的回答，具体要怎么解释呢？因为数据降维后，4个因子贡献率达到了64%，也符合常规要求

dongxiao_c 发表于 2019-1-2 20:10
感谢你的回答，具体要怎么解释呢？因为数据降维后，4个因子贡献率达到了64%，也符合常规要求

主成分贡献率的界限60%也是个经验值。。。。并不一定非要是60%的。根据我个人经验，这里面很多参数/方法（包括因子旋转的方法、因子荷载的临界值等）是可以调的，在使用经验值得不到满意的结果的情况下，就需要不断的调整直到找到最满意的结果。另外，我记得还有一种选择主成分个数的方法，叫parallel什么的，具体我忘了，我记得在jamovi里面有这个选项，spss里没有。

ievans 发表于 2019-1-2 20:17
主成分贡献率的界限60%也是个经验值。。。。并不一定非要是60%的。根据我个人经验，这里面很多参数/方法（ ...

谢谢~有很大的帮助

dongxiao_c 发表于 2019-1-2 20:40
谢谢~有很大的帮助

既然如此，帮忙填份问卷呗，如果你是高校学生的话。问卷地址在第2楼。谢谢！

ievans 发表于 2019-1-2 20:17
主成分贡献率的界限60%也是个经验值。。。。并不一定非要是60%的。根据我个人经验，这里面很多参数/方法（ ...

大神您好，我的数据也存在同样问题，我做预调研有175份问卷，累计贡献率70%，提取5个公因子，但是在做了450份问卷后，累计得分66%左右，特征值大于1的只有四个了，想问如果继续提取5个公因子可不可行，另外，如果可以调整累计贡献率的话要怎么调呢？