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。
spss软件对财务指标进行因子分析累积方差贡献率只有0.7左右如何调到0.8以上 造假是吧，这是最难的问题了，不过对我来说相对好做一些我经常帮别人做这类的数据分析的
请教高手：累计方差贡献率太小
SPSS主成分分析时，是不是得到的方差百分比就是贡献率，累计百分比就是累计贡献率？？ 得到的方差百分比就是贡献率，累计百分比就是累计贡献率，成分矩阵用来判定主成分。贡献率指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比，即产出量与投入量之比，或所得量与所费量之比。计算公式：贡献率（%）=贡献量（产出量，所得量）/投入量（消耗量，占用量）×100%贡献率也用于分析经济增长中各因素作用大小的程度。成分矩阵（component matrix）由主成分法得到的因素负荷矩阵。采用同一组被试进行比较时，必须保证两种实验处理之间没有相互影响，同时要平衡位置顺序。扩展资料主成分分析的主要作用1、主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。即用研究m维的Y空间代替p维的X空间(m)，而低维的Y空间代替高维的x空间所损失的信息很少。即：使只有一个主成分Yl(即 m=1)时，这个Yl仍是使用全部X变量(p个)得到的。例如要计算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所选的前m个主成分中，如果某个Xi的系数全部近似于零的话，就可以把这个Xi删除，这也是一种删除多余变量的方法。2、有时可通过因子负荷aij的结论，弄清X变量间的某些关系。e69da5e6ba90e79fa5e98193313334313663373、多维数据的一种图形表示方法。我们知道当维数大于3时便不能画出几何图形，多元统计研究的。
方差贡献率如何计算？ 贡献率(%)=贡献量(产出量，所得量)/投入量(消耗量，占用量)×100%贡献率也用于分析经济增长中各因素作用大小的程度.计算方法是：贡献率(%)=某因素贡献量(增量或增长程度)/总贡献量(总增量或增长程度)×100%样本中各数.
怎样用SPSS求方差贡献率和方差累计贡献率 1、在SPSS里面确定相2113关数据5261以后，按照Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives的顺序进行4102点击。2、下一步，1653将成绩选入右专侧的Variable(s)中并点击Options。3、这属个时候，需要在Dispersion那里勾选图示两项。4、等完成上述操作以后，直接确定OK。5、这样一来如果没问题，即可用SPSS求方差贡献率和方差累计贡献率了。
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。
sas因子分析旋转后的公因子的方差贡献率怎么做 会自动给出贡献率的
spss中主成分分析法特征值系统默认为1，我因数据问题累积方差贡献率不够，想把其设为0.9，怎么操作？ 小于1就不是主成分了，是次要成分了，所以说必须大于1才能行说明你对主成分分析理解的不透彻
SPSS软件主成分分析中可以通过累计贡献率85%这种方法来选取主成分吗，即软件分析出来的结果已经大于85%谢 因素分析的主要目的还是简化题目的结构，把多数单个的题目进行归类，归为少数几个因子，所以在spss里面因素分析在降维菜单下。因此，因素分析最主要的还是要用最少的维度来贡献最多的变异，这应该才是最主要的标准。即便贡献率超过85%，也要看：第一，是否产生了过多的维度，维度过多因素分析就意义不大了；第二，是否有些维度的贡献率偏低，贡献率偏低的话不要也罢。事实上对于做研究，40%的累积贡献率已经算是可以接受，50%以上就可以作为实际应用的标准了。倒是85%显得过于严苛。当然如果能达到这个水平且维度少，每个维度的贡献率又都比较高，那就很理想。spss做因素分析选取主成分个数的标准一般就是两个：第一是特征值，大于1的提取出来，这只是个大概；第二是参考碎石图，看看碎石图拐点出现的位置，看看图从什么地方开始趋于平缓。综合这两点，然后再看看累积贡献率是否合适，就可以完成成份的选取。
