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。
因子分析的 累计方差贡献率大于多少才符合要求 一般是大于0.7
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。
