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可以使用在线spssau完成因子分析,可结合帮助手册的案例懂的更快。
通常有三个步骤:第一步是判断是否适合进行因子分析;第二步是因子与题项对应关系判断;第三步是因子命名。
第一步:判断是否进行因子分析。
主要看KMO值大小,一般KMO值大于0.6说明适合进行因子分析。
第二步:提取因子,因子与题项对应关系判断。
看因子的提取情况,以及因子载荷系数,分析题项与因子的对应关系。
第三步:因子命名。
在第二步删除掉不合理题项后,并且确认因子与题项对应关系良好后,则可结合因子与题项对应关系,对因子进行命名。
具体步骤可阅读在线spssau帮助手册:因子分析-SPSSAU
光点科技
2023-08-15 广告
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件...
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本回答由光点科技提供
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我这次的论文也是用因子分析来做的,在图书馆借了几本书外加在网上搜集的资料,可以说是小有成就啦
第一步就是先输入数据,建议先将数据用excel列好,到时直接复制粘贴了
第二步是分析相关性,将相关的变量剔除掉,选取手术几个不相关的指标
第三 采用主成分分析法对原始数据进行标准化变换并求相关系数矩阵Rm@n, 求出R的特征根Ki及相应的标准正交化特征向量ai, 计算特征根Ki的信息贡献率,确定主成分的个数, 将经过标准后的样本指标值代入主成分, 计算每个样本的主成分得分。
最后将主成分的值加总,得出排名。。。不知道我这么做是不是麻烦的,,希望能帮到你,又不懂的还可以问我
第一步就是先输入数据,建议先将数据用excel列好,到时直接复制粘贴了
第二步是分析相关性,将相关的变量剔除掉,选取手术几个不相关的指标
第三 采用主成分分析法对原始数据进行标准化变换并求相关系数矩阵Rm@n, 求出R的特征根Ki及相应的标准正交化特征向量ai, 计算特征根Ki的信息贡献率,确定主成分的个数, 将经过标准后的样本指标值代入主成分, 计算每个样本的主成分得分。
最后将主成分的值加总,得出排名。。。不知道我这么做是不是麻烦的,,希望能帮到你,又不懂的还可以问我
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(1)用巴特利球形检验或KMO检验,判断学生的各科成绩是否适合因子分析;
(2)构造因子变量,用主成分分析法,确定公共因子;
(3)求因子载荷矩阵;
(4)对因子载荷矩阵进行旋转,使各门课程在公共因子上的作用更加明显并易于解释;
(5)计算因子得分系数矩阵,根据回归算法计算出因子得分函数的系数;
(6)根据“ ”(其中 是第 个主成分的贡献率, 是第 个因子的得分)模型,计算每个学生成绩在 个公共因子上的得分并求和,以此作为综合评价的依据进行排序。
(2)构造因子变量,用主成分分析法,确定公共因子;
(3)求因子载荷矩阵;
(4)对因子载荷矩阵进行旋转,使各门课程在公共因子上的作用更加明显并易于解释;
(5)计算因子得分系数矩阵,根据回归算法计算出因子得分函数的系数;
(6)根据“ ”(其中 是第 个主成分的贡献率, 是第 个因子的得分)模型,计算每个学生成绩在 个公共因子上的得分并求和,以此作为综合评价的依据进行排序。
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你好spss熟练掌握你怎么联系呢
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只要你熟懂因子分析的原理你就可以看明白每个选项的意思以及处理的结果
如果不会分析我可以帮你分析
如果不会分析我可以帮你分析
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