spss主因子分析法得出两个公式,用哪个公式进行后续分析

你完全不懂因子分析吧,不存在共线性是不能做因子分析的,kmo大小无所谓的,79%已经很大了再问：是不太懂。不是说KMO要70%以上才算合格吗？再答：只要这个检验p

可以直接得出公因子得分,但是不能直接得到由公因子求出的综合得分只要在FactorAnalysis选择Scores将“saveasvariables”打钩,系统会自动生成本次因子分析提出个若干个公共因子

表格中左4列只是均值、中位数.最右1列是差异检验的结果报告：t值是个统计量,利用了两个变量的均值和标准差计算出来的（有公式,spss软件可自动计算出来）.比如x1变量上,舞弊和控制两组被试之间得分有无

首先建立两个变量如x,y,把数据录入进去（两列）,在analysis里头,选correlate,分别把x,y放进去,点OK就可以得到结果.再问：我用的是中文版的SPSS，点击：分析—相关-双变量相关，

1、首先,大家平时理解的变量是单纬的,而不是你说的多维的.因此,对spss而言,X1、X2、X3、Y1、Y2、Y3分别是6个变量.2、spss的相关性分析中可以分别统计这6个变量间的相关性.通过他们之

两者没有相关性p>0.05再问：请问p是什么值，0.548吗，那0.277和7是什么意思再答：7是例数。相关系数r=0.277，P=0.548>0.05，表明相关性不显著。

1.spss直接帮你把几个因子都已经算出来了,就是FAC1-1列就是因子F1,同理可以得知F2,F3.不用算的,如果问F1怎么来的,就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.21

正相关的话,用相关分析就可以.或者就是在回归分析中看那个系数,系数是正的,并且后面的P值是显著的,不仅说明他们是正相关,还可以说明A的变化会给B带来怎么样的变化

以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.

用典型相关分析即可

看你的变量里面包含的问题是不是都是里克特量表式的,如果是的话可以按照下面两种不同的处理方式一般的处理方式,在论文里较常见的是把每个变量包含的问题进行综合相加求和或者求均值,然后用汇总后的两列进行相关当

以下全属个人看法,首先我认为,楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知,导致所给的图形就不是最终判断分析的结果.在多元统计分析中,主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的.请饶在下唐突,不过确实,楼主的给因

这种情况是可以出现的.在相关性分析时,你看到的是两个变量之间的关系,其他变量的影响是不被考虑的；但是,进行逐步回归分析时,如果入选的变量不止一个,那么入选变量之间可以产生影响,这种影响甚至可以改变一些

产值与RD人员占比无相关(Pearson相关系数为-0.153,P=0.197).

都是拿来进行降维的方法,把多个变量简化少数几个不相关的变量.判别分析一般结合聚类分析一起做,因为判别分析的前提需要大部分数据已经分好组,再去对待判数据进行归类.主成份分析与因子分析如出一辙,建议你去看

lz的意思表达不是很明白.以因子分析为例：因子分析会有variables的框让你自己选择对哪些变量的数据进行分析.如果需要对原始数据进行分析,那就将你原始数据的相关变量名拖到variables的框里就

似乎适于用灰色聚类.推荐一篇文章或有帮助：孙晓东,胡劲松,焦胡.基于主成分分析和灰色关联聚类分析的指标综合方法研究

你的问题太多了,简练明了一些吧我替别人做这类的数据分析蛮多的

主因子?你是主成分分析呢还是因子分析呢?1.如果是主成分分析,综合得分是自己算的,即factor做完之后（得选在factoranaylsis界面选中scores中的displayfactorscore

表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十.很高了.表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0.00