1樓：匿名使用者
可以使用spssau的主成分分析功能，即可得到標準格式資料結果。
2樓：匿名使用者
不需要先進行因子分析才能主成分分析
spss經過主成分分析後，得出3個因子，怎麼利用這幾個因子進行後續的迴歸分析。
3樓：
1.spss直接幫你把幾個因子都已經算出來了，就是fac1-1列就是因子f1，同理可以得知f2，f3....不用算的，如果問f1怎麼來的，就說是f1=0.
701x1-0.549x2+0.736x3+0.
216x4+0.112x5-0.318x6.
2.如果你進行主成分分析之後又要進行迴歸分析，應該是用提取出來的主因子作為自變數進行計算的，迴歸的話是只能有一個自變數，一個因變數才算迴歸的呢，如果不是的話，建議你使用多項式分析。
4樓：匿名使用者
你好。我遇到跟你同樣的疑問，請問你最後是在怎麼解決的呢？直接用得到的fac1-1,fac1-1-2來進行後續的迴歸分析嗎？急求，非常感謝！
spss中可以做主成分分析和因子分析嗎
5樓：匿名使用者
因子分析法和主成分分析法都是降維處理多變數的迴歸問題,不同意樓上的說法,不是包含的關係. 另外主成分分析法在spss中沒有辦法直接實現,是通過因子分析來構建模型的.它們的區別還是模型構建體系不一樣,因子分析是 f=ax； 主成分分析則是用特徵根向量求出的矩陣算出因子得分,與因子分析直接得出的得分是不一樣的.
如何解讀spss的分析結果？其中，因子分析和主成分分析的差別在**
6樓：
kmo檢驗統計量在0.7以上，說明變數之間的偏相關性較強，適合做因子分析，球形檢驗p小於0.001，說明變數之間存在相關性。
第二格**為共同性，表示各變數中所含原始資訊能被提取的共同因子所表示的程度，根據你的資料，你提取的公因子是兩個，第三個**是指提取的倆個主成分能解釋差異的比列，第四個**是主成分表示式，第五**是因子得分公式。
主成分分析法與因子分析法的區別主成分分析法與因子分析法的區別？
一 性質不同 1 主成分分析法性質 通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數。2 因子分析法性質 研究從變數群中提取共性因子的統計技術。二 應用不同 1 主成分分析法應用 比如人口統計學 數量地理學 分子動力學模擬 數學建模 數理分析等學科中均有應用，是一種...
spss做了主成分分析後的資料是標準化的嗎
主成分分析，spss是先對原始資料進行標準化在分析的 主成分分析，不要求原始資料一定要標準化處理 spss進行主成分分析時 是對原始資料進行分析還是對標準化後的資料 用spss做主成分分析一定要將原始資料標準化嗎？為什麼？不需要的，對資料標準化的目的是為了統一變數的單位 單位不同的變數間不宜直接進行...
用spss做主成分分析 kmo數值太小怎麼辦
僅作主成分分析是不用看kmo值的 提取主成分中解釋方差較大的變數，構建新的指標體系，然後在試圖用因子分析，另外注意，主成分分析一般不用來賦權！呵呵 你這不是和科學唱反調嗎？你的目的是要找出哪幾個變數綜合影響另一個變數，是這個吧 那你可以用迴歸分析嘛，迴歸分析肯定可以通過檢驗，因為你這些變數之間的共線...