1樓：匿名使用者
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！
2樓：匿名使用者
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性很小。。。唉!
用spss做主成分分析：kmo值太低時應如何處理 20
3樓：川農一棵樹
我也找這個問題，現在在研究多元統計分析教程。
用spss做主成分分析，為什麼做出的相關係數矩陣中少了幾個變數？
4樓：匿名使用者
把變數匯入分析框的順序換一下試試
5樓：星辰之思團長
可能是沒有事先定義導致系統不認識變數，自動刪除了。
6樓：匿名使用者
解決了嗎，求告知，我也遇到這個問題了
7樓：匿名使用者
問題解決了沒？答案分享下啊
8樓：匿名使用者
能給出具體的圖嗎？或者表述的更具體一些？
9樓：匿名使用者
一般不會這樣，重新操作做啊
用spss作主成分分析，選入資料框裡的指標是21個，但結果顯示的只有14個因子。。求大神解惑！不勝感激！
10樓：霄霄雨霏
如果樓主提出這個問題說明你對主成分分析的操作原理不甚瞭解。在spss中多元統計
內分析實現的主要容途徑就是因子分析，所以你圖是因子分析的結果，而主成分分析是藉助因子分析實現。
表中14個因子是公共因子，並非原始21個變數指標，簡單說就是根據你的資料，系統為你節選出對y有主要作用的14個公共因子，這些因子是有原始變數的影響因素但不是原始變數。這14個因子是沒有名稱的，名稱是什麼就是你做主成分分析的目的，這個涉及真個因子分析模型構建，我不多說了。
下面是對你這個圖的認識，該次操作前三個公共因子的累積方差貢獻率到57.222%系統提取前三個公共因子為主因子，這個是系統給的結果，實際上要求主成分因子的累積方差貢獻率不得低於80%，否則這個因子分析是不成功的，目測你的分析結果並不適合做因子分析，建議你檢查一下kmo檢測值，或者你的21個變數中存在不適合做多元統計分析的因素。
如果你瞭解過多元統計分析和相關操作我上面解釋已經很清楚了。
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