如何用spss做kmo检验
@穆贺6044：spss中如何做主成分中的kmo -
翁倪13021734786…… 仅作主成分分析是不用看kmo值的 ,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!
@穆贺6044：如何用SPSS17.0中文版进行KMO和巴特利检验?没有学过,不懂这些,求大家帮帮忙,谢谢 -
翁倪13021734786…… SPSS 的因子分析含有KMO和巴特利检验,具体操作步骤如下: Analyze Data Reduction Factor... 在因子分析主对话框中,点击Descriptives,然后勾选KMO and Bartlett's Test of Sphericity(在最后一行).这样,就可以得到KMO和巴特利特球体检验的结果了.当然,你也必需把你需要进行因子分析的变量选入主对话框的变量分析框内.
@穆贺6044：SPSS数据输入,我要做一个KMO分析,选了30家公司3年6个相同的指标 -
翁倪13021734786…… 因子分析1输入数据.2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor .3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中.4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics...
@穆贺6044：如何用spss做因子分析 -
翁倪13021734786…… SPSS→分析→数据缩减→因子分析→选择自变量和因变量→描述里面选择KMO检验和球型检验;旋转选择最大方差旋转法→确定→结果
@穆贺6044：高分回报:用SPSS 求因子权重系数, -
翁倪13021734786…… 你说的有些简单,你要是做因子分析,17个变量值选取5组数据是无论如何也做不出来的.17个变量最少选取18组数据才能通过KMO检验,否者你的结果没有意义的.还有因子分析只是将较多的变量归结成几个主成分,它可以根据特征值计算这几个主成分的累积贡献率,单靠因子分析是做不出各指标的权重的,因为你选取的指标是人为的,并且它们可能是相关的,有许多因素限制了他们,并且你做一个评价是不可能将所有的指标选取的.不知道你具体是要做什么评价,你要是需要算各自权重系数,建议你做回归分析.
@穆贺6044：如何用spss进行因子分析和主成分分析 -
翁倪13021734786…… 方法/步骤 打开SPSS软件,导入数据后,依次点击分析,降维,因子分析. 打开因子分析界面之后,把需要进行分析的变量全部选进变量对话框,然后 点击右上角的描述. 勾选原始分析结果、KMO检验对话框,然后点击继续. 点击抽取,再点击碎石图. 点击旋转,再点击最大方差旋转. 点击得分,再点击,保存为变量及显示因子得分系数矩阵. 最后点确定就可以在输出截面看到主成分因子分析的结果了.
@穆贺6044：spss软件做因子分析,KMO 和 Bartlett 的检验在0.5到0.6之间,怎样提高这个值呢? -
翁倪13021734786…… 用spss做因子分析时,在查看器中得不出kmo检验和bartlett检验结果是因为样本量小于指标数. 比如以五个公司的11个指标为数据,进行的因子分析,将数据标准化后进行kmo和bartlett检验,但是点击检验后,查看器不显示检验结果,这样便是...
@穆贺6044：SPSS数据输入,我要做一个KMO分析,选了4家公司3年6个相同的指标,但是在SPSS中不知道怎么输入数据 -
翁倪13021734786…… 我给你格式,你按照格式来输入: 指标1 指标2 指标3 .....第一家公司第一年 数据1 数据2 数据3 .....第一家公司第二年 数据1 数据2 数据3 .....第一家公司第三年 数据1 数据2 数据3 .....第二家公司第一年 数据1 数据2 数据3 .....第二家公司第二年 数据1 数据2 数据3 ............如果你只有一个指标,那肯定是做不了因子分析的KMO检验的,而且通过数据量要超过指标的三倍以上才适合做.
@穆贺6044：spss中 KMO指什么 -
翁倪13021734786…… KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标. KMO统计量是取值在0和1之间.当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析. Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合.
@穆贺6044：李克特量表怎么用spss分析? -
翁倪13021734786…… 如果这几个大类是分别测不同方面的,则可以分开做因子分析.但如果这几大类是相关的,则需要一起进行因子分析.
翁倪13021734786…… 仅作主成分分析是不用看kmo值的 ,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!
@穆贺6044：如何用SPSS17.0中文版进行KMO和巴特利检验?没有学过,不懂这些,求大家帮帮忙,谢谢 -
翁倪13021734786…… SPSS 的因子分析含有KMO和巴特利检验,具体操作步骤如下: Analyze Data Reduction Factor... 在因子分析主对话框中,点击Descriptives,然后勾选KMO and Bartlett's Test of Sphericity(在最后一行).这样,就可以得到KMO和巴特利特球体检验的结果了.当然,你也必需把你需要进行因子分析的变量选入主对话框的变量分析框内.
@穆贺6044：SPSS数据输入,我要做一个KMO分析,选了30家公司3年6个相同的指标 -
翁倪13021734786…… 因子分析1输入数据.2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor .3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中.4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics...
@穆贺6044：如何用spss做因子分析 -
翁倪13021734786…… SPSS→分析→数据缩减→因子分析→选择自变量和因变量→描述里面选择KMO检验和球型检验;旋转选择最大方差旋转法→确定→结果
@穆贺6044：高分回报:用SPSS 求因子权重系数, -
翁倪13021734786…… 你说的有些简单,你要是做因子分析,17个变量值选取5组数据是无论如何也做不出来的.17个变量最少选取18组数据才能通过KMO检验,否者你的结果没有意义的.还有因子分析只是将较多的变量归结成几个主成分,它可以根据特征值计算这几个主成分的累积贡献率,单靠因子分析是做不出各指标的权重的,因为你选取的指标是人为的,并且它们可能是相关的,有许多因素限制了他们,并且你做一个评价是不可能将所有的指标选取的.不知道你具体是要做什么评价,你要是需要算各自权重系数,建议你做回归分析.
@穆贺6044：如何用spss进行因子分析和主成分分析 -
翁倪13021734786…… 方法/步骤 打开SPSS软件,导入数据后,依次点击分析,降维,因子分析. 打开因子分析界面之后,把需要进行分析的变量全部选进变量对话框,然后 点击右上角的描述. 勾选原始分析结果、KMO检验对话框,然后点击继续. 点击抽取,再点击碎石图. 点击旋转,再点击最大方差旋转. 点击得分,再点击,保存为变量及显示因子得分系数矩阵. 最后点确定就可以在输出截面看到主成分因子分析的结果了.
@穆贺6044：spss软件做因子分析,KMO 和 Bartlett 的检验在0.5到0.6之间,怎样提高这个值呢? -
翁倪13021734786…… 用spss做因子分析时,在查看器中得不出kmo检验和bartlett检验结果是因为样本量小于指标数. 比如以五个公司的11个指标为数据,进行的因子分析,将数据标准化后进行kmo和bartlett检验,但是点击检验后,查看器不显示检验结果,这样便是...
@穆贺6044：SPSS数据输入,我要做一个KMO分析,选了4家公司3年6个相同的指标,但是在SPSS中不知道怎么输入数据 -
翁倪13021734786…… 我给你格式,你按照格式来输入: 指标1 指标2 指标3 .....第一家公司第一年 数据1 数据2 数据3 .....第一家公司第二年 数据1 数据2 数据3 .....第一家公司第三年 数据1 数据2 数据3 .....第二家公司第一年 数据1 数据2 数据3 .....第二家公司第二年 数据1 数据2 数据3 ............如果你只有一个指标,那肯定是做不了因子分析的KMO检验的,而且通过数据量要超过指标的三倍以上才适合做.
@穆贺6044：spss中 KMO指什么 -
翁倪13021734786…… KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标. KMO统计量是取值在0和1之间.当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析. Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合.
@穆贺6044：李克特量表怎么用spss分析? -
翁倪13021734786…… 如果这几个大类是分别测不同方面的,则可以分开做因子分析.但如果这几大类是相关的,则需要一起进行因子分析.
