因子分析里每个维度只能提取一个公因子吧-搜答案-搜搜考试网

跟多重共线性没关系,做因子分析本身就是为了处理多重共线性的这个有可能是你的数据质量有问题,也有可能是指标选择有问题如果上面两个都没问题,那只能说明你所有的这些指标就只能提取出一个公共因子来

awayfrom或者farfrom都行啊,不是非得farawayfrom的

这有10个空,9个数,不科学啊再答：最后的1是本来就写在括号里的吗再答：（2）×（4）＝（8）再答：（1）＋（9）－（7）＝（3）再答：（6）－（5）＝1

空间没有维度所谓都是人定义的从1维到2维到3维这种递增的关系在基于推理的逻辑上创造的但这种逻辑上的创造也是让人很蛋疼的因为n维的定义从1维到2维到3维导出的递增关系反之呢?3维到2维到1维这就是一种递

每个维度下的数据算出的是各维度的内部一致性信度,所有数据放在一起算出的是整份问卷的内部一致性信度.一般情况这两个都是要算的,报告时就是各维度信度系数和整份问卷的系数.如果各维度的系数不是很高的话,也可

thiefalonefirst/fruitgreensixthneverhingerighteverytheirgrouppanda

你说的是一致性系数吧?scale里面就有的,我记得是analysis下拉菜单里.

没有解决的方法spss因子分析是根据你的数据本身的特点进行分析得出的,从数据上来说它是准确的方法但是有可能它与实际的预设会存在不一致的情况要么就分析下通过因子分析得出的维度,从而找到意义所在要么就重新

把两个盘子并在一起,每个盘子里放一个苹果,剩下的一个苹果放在两个盘子的交界处,就行了.不能吃掉苹果的,这样属于破坏苹果.还有楼上的,看清楚,每个盘子里只能放一个苹果.

1.不知道你的是什么量表,一般心理学的量表都有一定的计算方法来计算x和y的值,也就是虽然那么多项目和纬度,但是有方法计算出一个值来2.另一种方法就是用主成分分析,先计算出x和y的主成分,然后使用典则相

KMO值检验的作用是看看你的这些题目的内部相关,存不存在一定量的局部因子,那么,如果内部相关太低,那KMO值就不高,你这里我不知道是只放了两个项目还是怎么回事,如果只有两个项目,那KMO不高太正常了,

输入的话按列输入即可看到你的数据才知道是不是能做因子分析你的很多描述都不清楚,没法判断我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：这是我的问卷，发出去后才发现很多问题，http://www.sojump.co

探索性因子分析应该在一开始的时候就做做了之后再做修改,重做我替别人做这类的数据分析蛮多的

因为你没有将因素负荷排序,这样结果很难看清楚的.你的第1个因素的项目太多了,旋转了还这么多.

Scientiststhink【谓语】that【宾语从句】losingleaveshelps【从句的谓语】sometreestoconcervewaterinthewinter.Studiesofth

这种算法不对.因为,作者没有考虑到对称问题.假设：第一种情况：第一行三个正方形全部放红球,第二行三个正方形全部放蓝球；第三行三个正方形全部放黄球.第二种情况：第一行三个正方形全部放黄球,第二行三个正方

和预先设计的不一样,这个情况再正常不过了我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那如何继续处理呢?

什么叫各维度能不能合并啊?

第一箱苹果拿一个,第二箱拿两个,如此类推,第十箱十个.一称,少一两就是第一箱,同理少多少量就是多少箱

接触摄影不短时间了,第一次听说照片里还有维度之说,期待别的网友解答,小弟也学习学习~