1樓：匿名使用者
the ***** is aimed at exploratory factoranalysis by using rincipal ***ponentsanalysis and varimax rotation via spss2.0.
主成分分析的方差極大旋轉用 sas 怎麼做？？
2樓：李原剛
我今天也做了，你首先用matlab把他旋轉，命令式pp=rot90（p）；
然後進行主成分分析，ok
在主成分分析法中對主成分進行旋轉後其表示式怎麼寫
3樓：
你學過線性代數bai嗎？需要du
你真正理解矩陣的特徵值zhi和特徵向量dao的意義，也就是專n維空間的各個維屬度上的特徵值和特徵向量。
還是以簡單的高中知識向你做個比喻吧，一條在第一第三象限的角平分線上的線段，在座標軸上的投影不能反映出它的最真實情況，因為縮小了根2倍，最佳方法是把座標軸逆時針旋轉45度才行。
這是二維空間的例子，其實n維空間旋轉和這個例子是乙個道理的。
急急急！spss主成分分析都要把旋轉中方法設為最大方差法嗎，公因子問題請教
4樓：呂秀才
最大方差bai旋轉 只是
其中du的一種旋轉方法，因為該方zhi法旋轉後dao的結果很清楚，專所以一般預設選擇都是這屬種方法
至於你做主成分分析 是需要看你的原始資料情況的，如果你原始資料變數就很少，不超過三五個這樣的，就沒必要做主成分分析。看
看你的資料應該是做主成分分析的變數也就只有2個吧 這樣根本沒必要做主成分分析
5樓：匿名使用者
1.你有幾組資料？資料變數太少（三四個）就沒必要主成分分析了內。一般來說，即使你的數
容據是三四組，2個公因子也不可能達到100%的貢獻率的，最多只是接近100%。除非操作有誤或資料有誤或是你沒看明白結果。
2.一般來說，主成分分析（pca）要求資料之間自相關性不能太強，因此資料選取要考慮資料變數之間的相關性不能太強（彼此相關性太強的資料可以剔除，留下其中一組就行）。
3.每乙個公因子f代表所有資料所反映的某一方面的共性，因此不同f之間是相互垂直的（所代表的資訊是彼此不相關的）。如果兩個公因子就達到95%以上的累積貢獻率，說明兩組共性就表達了絕大部分的總資訊量，所選資料代表的資訊量不是很大。
3.第乙個公因子就達到85%以上，說明乙個問題：資料組太簡單（同一變數的資料個數不夠），或是資料之間的相關性太強（乙個資料就代表了其他資料的絕大部分資訊，資料多其實也只是重複反映同乙個問題，等於資料不夠）。
這樣的資料不適合做pca分析。
6樓：匿名使用者
不是的，最大方差只是其中乙個常用方法而已
我經常幫別人做類似的資料分析
7樓：
說明你只有兩個變數，那就沒必要進行主成分分析。
spss 軟體進行主成分分析需要進行最大方差法旋轉嗎？不做得到的結果有什麼差別嗎？
8樓：南心網心理統計
主成分分析不需要做旋轉，旋轉的話就是因子分析了。
有關spss求因子載荷矩陣的問題（最大方差正交旋轉法）
9樓：匿名使用者
因子數量是根據特徵根數值判斷的，先設因子數量會影響資料客觀性。
退一步說，你所遇到的這個問題根源可能還是問題設定的問題，可能部分題項有共線性，可以考慮更改題目或者對題目的措辭進行調整。
pca分析就是為了篩選題項的，應該看數值去除錯問卷而不是通過除錯方法去適應問卷。
10樓：匿名使用者
本身你輸入5，嚴格意義上來講是不合理的
應該讓他自己旋
抽出大於1的
將後面的零散因子考慮刪除
多試幾下看看
每個因子內有三個條目就可以
實在不行也只有考慮合併因子了
畢竟是用資料說話
很多時候不會那麼理想的
還要結合你編制的內容
當然有些雖然資料表明要刪除
可以根據自己主觀認為很重要的可以保留
這也是一些文獻中常常提及的
什麼是最大方差正交旋轉法
spss裡面的主成分分析的旋轉代表什麼意思
11樓：
你學過線性代數bai嗎？需要你真正理du解矩zhi陣的特徵值和特徵向量dao的意義，也回就是n維空間的各個維度答上的特徵值和特徵向量。
還是以簡單的高中知識向你做個比喻吧，一條在第一第三象限的角平分線上的線段，在座標軸上的投影不能反映出它的最真實情況，因為縮小了根2倍，最佳方法是把座標軸逆時針旋轉45度才行。
這是二維空間的例子，其實n維空間旋轉和這個例子是乙個道理的。
關於譯本問題關於英語翻譯問題
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