1樓：貫龍
碎石圖主要是主成分分析，碎石圖，就是一顆石頭從上面滾下來，只要取出讓石頭滾得快的點，取斜率比較大的點，就是該因素的主要因素，主要結合累計貢獻率來得出取其中幾個因素來作為主要因素，即達到降維的效果，你這張圖的因素比較多所以不好分析，你拿著累計貢獻率看會比較簡單。具體選哪個，按照成分矩陣來看吧，不知道對不對，求輕噴。
2樓：血統
碎石圖就是你可以通過第幾個點開始變得平緩粗略得知你應該提取幾個主成分（或叫提取幾個公共因子），一般提取主成分有三個方法，只選其一，因為每個方法提取出的主成分個數不一定一樣。方法一，根據特徵根大於一的原則（幾個大於一提取幾個）；方法二，根據累計方差貢獻率大於85%（幾個大於85%提取幾個，方法一和二不一定同時滿足，一般spss預設提取三個，但你可以自己選）；方法三，就是觀察碎石圖了。
比如前三個點之間的連線都是急劇下降，從第三個點往後明顯開始平緩，那麼就是提取三個主成分。
3樓：匿名使用者
你有49個指標
估計有10個因子特徵根大於1
4樓：匿名使用者
不懂就別亂作
scree plot要看坡度的變化
我經常幫別人做這類的資料分析的
5樓：匿名使用者
你要結果專業和累積貢獻率才能分析啊，碎石圖只是參考啊
spss因子分析中的碎石圖怎麼看分幾個因子
6樓：星願下的期盼
1、開啟spss的相bai關視窗，需要在分析那du裡點選描zhi述統計中的探索。
dao2、下一步如果沒問題專，就根據實際屬情況進行設定。
3、這個時候直接勾選繪製對話方塊那裡的帶檢驗的正態圖，並確定繼續。
4、這樣一來會得到圖示的結果，即可實現因子分析中的碎石圖看分幾個因子了。
7樓：匿名使用者
看碎石圖的復關鍵就是找制拐點，也就是找圖中陡坡和緩坡的臨界點。以下圖為例：
在這個碎石圖中，第乙個特徵值點在頂點處，而第二個特徵值點在拐點處，也就是從第二個點開始，特徵值點就趨於平緩，第乙個點明顯高於其他點，所以抽取乙個因子為佳。
其實碎石圖就是把特徵值畫在座標軸上然後用直線相連，碎石圖的本質就是找出特徵值明顯較大的因子。
從這裡也可看出碎石圖的乙個弊病，就是他沒有乙個固定的臨界標準幫助研究者判斷抽取幾個因子，有時候拐點不十分清晰的話，單憑碎石圖就難以確定抽取幾個因子了，所以最好不要單以碎石圖作為因子抽取依據，可以同時參考特徵值大於1的標準以及平行分析法和map法等。
如何解釋spss因子分析的結果
8樓：匿名使用者
1．kmo和bartlett的檢驗結果：
首先是kmo的值為0．733，大於閾值0．5，所以說明了變數之間是存在相關性的，符合要求；然後是bartlett球形檢驗的結果。
在這裡只需要看sig．這一項，其值為0．000，所以小於0．05。那麼也就是說，這份資料是可以進行因子分析的。
2．公因子方差：
公因子方差表的意思就是，每乙個變數都可以用公因子表示，而公因子究竟能表達多少呢，其表達的大小就是公因子方差表中的「提取」。
「提取」的值越大說明變數可以被公因子表達的越好，一般大於0.5即可以說是可以被表達，但是更好的是要求大於0.7才足以說明變數能被公因子表的很合理。
在本例中可以看到，「提取」的值都是大於0.7的，所以變數可以被表達的很不錯。
3．解釋的總方差和碎石圖：
簡單地說，解釋地總方差就是看因子對於變數解釋的貢獻率（可以理解為究竟需要多少因子才能把變數表達為100％）。
這張表只需要看圖中紅框的一列，表示的就是貢獻率，藍框則代表四個因子就可以將變數表達到了91．151％，說明表達的還是不錯的
都要表達到90％以上才可以，否則就要調整因子資料。再看碎石圖，也確實就是四個因子之後折線就變得平緩了。
4．旋轉成分矩陣：
這一張表是用來看哪些變數可以包含在哪些因子裡，一列一列地看：第一列，最大的值為0．917和0．772，分別對應的是細顆粒物和可吸入顆粒物。
因此可以把因子歸結為顆粒物。第二列，最大值為0．95對應著二氧化硫，因此可以把因子歸結為硫化物。第三列，最大值為0．962，對應著臭氧。
因此可以把因子歸結為臭氧。第四列，最大值為0．754和0．571，分別對應著二氧化氮和一氧化碳。
擴充套件資料
因子分析與主成分分析的區別：
主成分分析是試圖尋找原有變數的乙個線性組合。這個線性組合方差越大，那麼該組合所攜帶的資訊就越多。也就是說，主成分分析就是將原始資料的主要成分放大。
因子分析，它是假設原有變數的背後存在著乙個個隱藏的因子，這個因子可以可以包括原有變數中的乙個或者幾個，因子分析並不是原有變數的線性組合。
因子分析還是非常好用的一種降維方式的，在spss中進行操作十分簡單方便，結果一目了然。python也可以做因子分析，**量也並不是很大。
但是，python做因子分析時會有一些功能需要自己根據演算法寫，比如說kmo檢驗。
9樓：匿名使用者
首先要說明的是，因子分析是用來降維的。
比如你有很多變數，用這麼多變數來解釋另乙個變數，顯得有點複雜，但是如果能找到其它的幾個少量的變數來代替這些變數來進行下一步的分析，這就要用到因子分析。它運用了數學上的矩陣變換思想。
而在實際運用過程中，如果只有5個因素，（也就是你所說的因子）那因子分析這部分就不需要了。
因子分析的結果很好解釋，只是方法選的如果有問題，解釋的再好也沒有意義。
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