主成分分析载荷图怎么看(
用spss进行主成分分析的结果怎么看,说明什么?？
Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P<0.01说明指标间并非独立🐨|🐷🐱，取值是有关系的🦛_🌒。可以进行因子分析根据上图可以看出一共提取了3个主成分可是能解释的方差为69.958%软件默认的是提取特征根大于1的主成分如果加上第四个主成分的话可以解释的变异度为86.26%所以结合专业知识可以考虑是等我继续说🦕🐑-😸。
第二个表🐔-|*，叫共同度🦡|_🤔，是说被提取的信息量🥀-☘，比如第二个数0.69😂🦉-🐼，说明主成分提取了c2的69%的信息🏏🌸|♟😗。第三个表✨-🪁，最重要的**|——🌙🌈，提取了一个主成分☘️_♦🌸，即一个因子🐽_|🐱🦉。最后一个数是48.9%🦀🦁-_🦚😾，也说明不适合做因子分析😾☹️||🐩🎯，因子分析一般要求累计提取信息量在85%以上🐈——⛈🏵。第四个表🐗😗——-🖼🎨，是载荷矩阵🐓🕹|😸🌑。可以用它求特征向量🥀——♟🎯。如果前K后面会介绍🐈😄-🧐🦮。
Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P<0.01说明指标间并非独立🐨|🐷🐱，取值是有关系的🦛_🌒。可以进行因子分析根据上图可以看出一共提取了3个主成分可是能解释的方差为69.958%软件默认的是提取特征根大于1的主成分如果加上第四个主成分的话可以解释的变异度为86.26%所以结合专业知识可以考虑是等我继续说🦕🐑-😸。
第二个表🐔-|*，叫共同度🦡|_🤔，是说被提取的信息量🥀-☘，比如第二个数0.69😂🦉-🐼，说明主成分提取了c2的69%的信息🏏🌸|♟😗。第三个表✨-🪁，最重要的**|——🌙🌈，提取了一个主成分☘️_♦🌸，即一个因子🐽_|🐱🦉。最后一个数是48.9%🦀🦁-_🦚😾，也说明不适合做因子分析😾☹️||🐩🎯，因子分析一般要求累计提取信息量在85%以上🐈——⛈🏵。第四个表🐗😗——-🖼🎨，是载荷矩阵🐓🕹|😸🌑。可以用它求特征向量🥀——♟🎯。如果前K后面会介绍🐈😄-🧐🦮。
注意主成分分析和因子分析的区别🪱😄-|🌵🍂，成分矩阵还要按列除以一个特征值的开根号才是主成分分析的系数🐀——🏆。具体见下图那个系数矩阵是成分系数矩阵🕷🐀|🥀。
反映某个指标在该因子上的载荷多大🐤-_🌒。
...如何看因子载荷量和特征值,应该看哪个图,还有分散的数值怎么看...
因子分析的方法有两类😔🐷——🦏。一类是探索性因子分析法🃏|😆🦊，另一类是验证性因子分析🎗🎃_-🐺。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系🐙-🦣🦩，而让数据“自己说话”🌹_——🦗。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法🦮⚡️_**。验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的🐚🌳__🤨，即哪个测度项对应于哪个因子🐺————🤓，虽然我们尚且不知道具体的系数等会说😁_😣😃。
楼主做的分析有5类主成分🐨-🥊🎱，11个变量指标😵——🦔🌲，最终的分析结果是5类关键因子🐨🪱|🐖🌏，分别对5类主成分起关键作用*-——🦝。按楼上的回答是错误的🤩|——🪆，怎么样也是5组关键因子……从未旋转的图很明显发现😚——-🐿，虽然想要把指标分两类相当容易☺️😤——🪄，一类是正值🐄🐌_🦘🌗，一类是负值🦝🐀_——🦅🦙。但是🌧-|✨，载荷度高意味着数值较大（不是绝对值）🐚🌲——-😖🐫，楼主可以自己分析好了吧😐🍀——😯🌩！
SPSS主成分分析法中的载荷图怎么从三维转换成二维图?？
在抽取选项中把要提取的因子数改为2🎄|😼，旋转空间中的成分图就显示为二维载荷散点图🌗——🐽🤤。
主成分分析spss怎么得到因子载荷值1输入数据🐪-|🎱*。2点Analyze 下拉菜单🦘🦘——🐰，选Data Reduction 下的Factor ⛈——🦕。3打开Factor Analysis后*🐁_|🥀，将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中⚾🤤_——🦚☹️。4单击主对话框中的Descriptive按扭🐀|——🐽🤗，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框*|-⛳🐰，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个还有呢？
我用SPSS19做主成成分分析,得出的结果与SPSS10的结果不一样,怎么...
然而🦩🐝|_😻，高负荷意味着更大的价值（不是绝对的）🐷🥀|🐱，房东可以分析🐪|🐡，给予积极的载荷矩阵从0-0.7几年🧵😑————🙃🐼，这样的一类指标归结为发挥了关键作用的主要成分是不合理的😿🐚_——🏉*。这个原因🐃——*，也有负0.1 - 0.7归因于小的指标的主成分载荷过任意的🦎🦧-🧶。在正常旋转后的因子载荷在0.8以上的因子载荷矩阵🐲🪲_🤠，这是最终的结果🛷🍃-😃🐔。的房东有帮助请点赞🐃-——🐭🐕。
特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标🐹🐣_🐰🛷， 如果特征值小于1, 说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大😖🦎||🦤， 因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准🐜🦊——-🎆🐽。通过表4( 方差分解主成分提取分析) 可知🎆————🤕😌， 提取2个主成分🏸🤨——-😙， 即m=2, 从表5( 初始因子载荷矩阵) 可知GDP🍂😍|😯、..