spss怎么画主成分矢量图-搜答案-搜搜考试网

其实不需要的,你只要去掉%,主成分是自动标准化数据的,也就是去单位运算

贡献度没有绝对标准的.如果30个变量,3个主成分的贡献度能够达到75%,我觉得已经很好了.要调整到80%,要么增加主成分数量（因子）,要么删除变量.再问：进行因子分析了时候，有四个主成分，删除变量能有

可以看看,邮箱：shendingjian@yahoo.cn

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

正负号只是表示关系的正负这不影响主成分分析主要看绝对值的大小绝对值大就表示关系强

一般要读KMO、碎石图、累计解释率、共同度、因子最大正交旋转后的rotate图

%%(2)[xx,yy]=meshgrid(-2:0.2:2);u=yy+1;v=zeros(size(xx));quiver(xx,yy,u,v)%%(3)[xx,yy]=meshgrid(-2:0

gama=linspace(0,pi/2,10)theta=linspace(0,pi/2,10)r=1;[gg,tt]=meshgrid(gama,theta);%产生gama和theta的网格Kx

SPSS中可以自动输出因子得分矩阵的,但那个是标准化的因子得分.（SPSS统计分析专业人士南心网）

什么主成分?能说清楚点~

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

在主成分抽取那边设置有两种设置方法：1主成分的特征根2累计贡献率建议把累计贡献率设置为85%就可以提取多个主成分

KMO检验用于检查变量间的偏相关性一般认为该值大于0.9时效果最佳0.7以上尚可,0.6时效果较差Bartlett's球形检验用于检验相关阵是否是单位阵P

在因子分析时,点击得分-保存因子得分即可,在回归分析时,将Y输入到dependent,F1F2输入到indenpendent,下面那位说错了.再问：就是一开始肯定没有YF1和F2的，提取出来主成分怎么

spss 做主成分分析

①如果你的指标因子中出现了负向指标,即你说的越小越好,那么我建议你不要用SPSS进行标准化,因为SPSS默认的标准化方法是标准差标准化,对负向指标不太合适.你可以手动用excel进行极差标准化,公式为

先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了

主成分的选取可以有2种方法：1、取累计贡献率大于85%的成分；2、取所有特征值大于1的成分.当符合上述任意一种时均可拿来做为最后的主成分.当然SPSS软件默认的是第二种.主成分的选取和你说的载荷量小于

你在factoranalysis里面去做我经常帮别人解决这方面的数据分析问题的

你得设置因子载重值排序啊,你看特征根值大小进行比较哪个影响大

1.形象的理解,矢量图可以无限放大,不会出现模糊状况,位图放大会有马赛克.2.理论上简单说,位图记录的主要是像素的位置.就是一个一个像素排列成的,像素越多,也就是分辨率越高,图就越清晰,比如一个红色的