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。
什么是公因子方差 公因子方差2113是几个公因子方差的5261累计贡献率，累计贡献率越高，说4102明提取的这几个1653公因子对于原始变量的代表性或者说解释率越高，整体的效果就越好。累计贡献率越低，说明提取的公因子的代表性或者说解释率越差，效果就越差。这个没有统一的标准，有的分析中，50%就可以接受，有的分析中，达到80%才可以接受等。扩展资料：公因子是能同时整除几个整数的整数，例如4和6的所有公因子为1，2，-1，-2，公因子都是以相反数形式成对出现的，所以一般研究正因子就够了，所以4和6的公因子为1，2。设a，b是两个整数，若c是整数，且c整除a，则c称为a的一个因子（或约数），a的所有约数组成一个非空集合（设为A），b的所有因子组成集合B。设有一个p维观测随机向量X，因子分析模型将X表示为m个不能观测的随机变量(公共因子)Fi和p个误差项εi(称为特殊因子)的线性组合Xp×1=μp×1+Lp×mFm×p+εp×1其中μp×1是X的均值向量。参考资料来源：-因子方差参考资料来源：-公因子
单因素方差分析的计算公式
单因素方差分析的零假设是什么？用什么统计量检验它 单因素方差分析是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。单因素方差分析是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。示例：例如，将抗生素注入人体会产生抗生素与血浆蛋白质结合的现象，以致减少了药效。下表列出了5种常用的抗生素注入到牛的体内时，抗生素与血浆蛋白质结合的百分比。现需要在显著性水平α=0.05下检验这些百分比的均值有无显著的差异。设各总体服从正态分布，且方差相同。青霉素 四环素 链霉素 红霉素 氯霉素29.6 27.3 5.8 21.6 29.224.3 32.6 6.2 17.4 32.828.5 30.8 11.0 18.3 25.032.0 34.8 8.3 19.0 24.2在这里，试验的指标是抗生素与血浆蛋白质结合的百分比，抗生素为因素，不同的5种抗生素就是这个因素的五个不同的水平。假定除抗生素这一因素外，其余的一切条件都相同。这就是单因素试验。试验的目的是要考察这些抗生素与血浆蛋白质结合的百分比的均值有无显著的差异。即考察抗生素这一因素对这些百分比有无显著影响。这就是一个典型的。
在因子分析中，怎么算方差贡献和共同度，请举例说明。 贡献2113率(%)=贡献量(产出量，所得量)/投入量(消耗量，占用复5261量)×100%贡献率也用于4102分析经济增长中1653各因素作用大小的程度。计算方制法是：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%。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫bai做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。显然 方差贡献率 是指贡献率的波动情况，累计方差贡献率就是指贡献率的波动情况的累计。扩展资料：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。探索的因子分析有一些局限性：1、它假定所有的因子(旋转后)都会影响测度项。在实际研究中，我们往往会假定一个因子之间没有因果关系，所以可能不会影响另外一个因子的测度项。2、探索性因子分析假定测度项残差之间是。
