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文档简介

强调的是解释数据变异的能力强调的是变量之间的有关性协方差设描述性统计量（Descriptives）KMO和Bartlett的球形度检查（检查多变量正态性和原始变量与否适合作因子分析因子抽取（Extraction）办法：默认主成分法。因子旋转（Rotation）因子得分（Scores）选项（Options）KMOBartlett’sKMO和Bartlett的检查取样足够度的Kaiser-Meyer-OlkinBartlett6KMO时，表达变量间的共同因子愈多，愈适合作因子分析KaiserKMO＞0.9（很棒KMO＞0.8（较好KMO＞0.7（中档KMO＞0.6（普通（粗劣、KMO＜0.5（不能接受程度越大。共同度低阐明在因子中的重要度低。普通的基准是<0.41234580.9%的信息，因而因子取二维比较明显。52fac1_1fac2_1，即为因子得分2。普通的，因子负荷量的0.4，认为是明显的变量，0.522，又能够称为服务因子。112-----Kaiser因子得分系数矩阵给出了因子与各变量的线性组合系数10.010*X1+0.425*X2-0.038*X3+0.408*X4-2=0.447*X1-0.036*X2+0.424*X3+0.059*X4-1121-2Kaiser11212Kaiser看各因子间的有关系数1（1）【KMOBartlett2有 食------KMOBartlett’sKaiser-Meyer-OlkinBartlett的球形检大概卡方 Kaiser-Meyer-OlkinBartlett的球形检大概卡方 KaiserKMO＞0.9（很棒、KMO＞0.8（较好、KMO＞0.7（中档、（普通、KMO＞0.5（粗劣、KMO＜0.5（不能接受程度越大。共同度低阐明在因子中的重要度低。普通的基准是<0.4123456149.0%231.899%80.9%，80.9%的信息，因而因子取二维比较明显。成分矩阵（因子载荷矩阵1212---a.撷取212 即（0.490，0.478，0.466，0.465，0.311，0.049）才是主成分1的特性向量。1Y1=0.490*Z+0.478*Z+0

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