因子分析中累计方差贡献率 77% 可不可以？ 贡献率足够了，超过70就行，统计专业研究生工作室为你服务
关于因子分析 方差累计贡献率的问题 我在做企业并购的绩效研究，收集样本共五年的财务数据，9个变量指标，目的是得到每年的综合得分函数进行比较。我进行因子分析的时候，特征值大于1的因子有三个，KMO为0.63。
因子分析法中的方差贡献率是什么 方差贡献率表示同一公共因子Fj对各变量所提供的方差贡献的总和，用来衡量每一个公共因子相对重要性的一个尺度。
SPSS 因子分析 特征值大于1的方差贡献率应为多少呢？请列举一下~比如大于70是什么，大于85是什么~~ 有些行业取前三个公因子，累积贡献率最好大于70%
因子分析中的方差贡献率怎么求？ 方差贡献率就算是每个因子对问题的解释程度，希望能帮到您！
因子分析方差贡献率多少才符合标准 一般取80％，特征值取大于1的。
紧急求助，有人说探索性因子分析方差贡献率最低40%，验证性因子负荷或标准化系数最低0.3，这个有 没有在教材中看到过最低标准是40%的说法，张敏强的《教育与心理统计学》中说贡献率应该在80%以上，实际情况下这是很难达到的，张文彤的《数据分析与挖掘实战案例精粹中》中。
因子分析方差贡献率多少才符合标准 高于80%那是最理想的，一般的话也得高于50%。如果是做研究最差不要低于40%。
累计方差贡献率和方差贡献率是什么关系SPSS中~~ 各方差贡献率相加和等于累计方差贡献率。主成分分析的重点在于解释各变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。主成分分析中不需要有假设，因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。扩展资料：利用因子分析法分析累计方差贡献率和方差贡献率：在因子分析中，因子个数需要分析者指定，spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析，而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333431356637由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量新的变量，几乎带有原来所有变量的信息，来。
因子分析中提取因子的累积方差贡献率有没有可能为100% 提取的因子和每个成分一一对应的 只有提取所有因子才有100%的贡献率下面你这种情况不可能可能是最后几种贡献率小的成分由于太小 前两个成分的贡献率近似达到了1计算过程中就用1代替了
