因子分析時為什麼要選擇特徵值大於

2021-03-11 03:16:07 字數 1134 閱讀 3780

1樓:左手半夏

在做效度分析的來時候,需源要看因子的特徵值,看大於1的因子累計貢獻率是否達到要求,進而說明效度可以。

因子分析的方法有兩類。探索性因子分析法和驗證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測度項之間的關係,而讓資料「自己說話」。

主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。驗證性因子分析假定因子與測度項的關係是部分知道的,即哪個測度項對應於哪個因子,雖然我們尚且不知道具體的係數。

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主成分分析和因子分析區別

1、線性表示方向不同

因子分析是把變數表示成各公因子的線性組合;而主成分分析中則是把主成分表示成各變數的線性組合。

2、假設條件不同

主成分分析:不需要有假設(assumptions),

因子分析:需要一些假設。因子分析的假設包括:各個共同因子之間不相關,特殊因子(specificfactor)之間也不相關,共同因子和特殊因子之間也不相關。

2樓:務暉郗淡

這個和因子分析所選的每個變數有關係,變數之間要有一定的相關性,同時也可以加大樣本量。另外,不是隻能提前特徵值大於1的,如果前4個成分的累計貢獻率很客觀,那也可以認為提前四個。

3樓:匿名使用者

這要來從什麼是特徵值說起源,特徵值指的是每道題在某一因子上載荷值的平方和,其代表的是該因子的方差。由於因子分析常用相關矩陣,使得每道題的總方差都是1,有n道題則n個題的總方差就是n。

因子分析的目的是降維,是化簡現有的題將其歸類,用盡量少的因子來解釋所有題目的方差。如果某因子的特徵值還沒有1大,這表明這個因子總共只能解釋一道題的方差,甚至還不能完全解釋,那麼我們直接用這道題來解釋它自己就好了,幹嘛還要抽取一個解釋力不足的因子呢?所以抽取因子的標準是特徵值應該大於1,這是一個基本的標準

spss做因子分析,特徵根一定要大於1嗎?

4樓:匿名使用者

不是的,因子分析提取因子不需要看特徵值,只需要看方差貢獻

內率就可以了。在做效度分析容的時候,需要看因子的特徵值,看大於1的因子累計貢獻率是否達到要求,進而說明效度可以。

特徵值是根據矩陣計算得到的每個因子的貢獻程度,具體公式我不太清楚,你可以查一些具體資料。

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