主成分分析与 KMO检验(悬赏中，在线等解答，拜谢)

maysnowfly

8114

收藏 2012-04-29

悬赏 10 个论坛币未解决

坛里高手,你们好。小弟在做主成分分析（非因素分析！），有1500观测项，30个自变量
结果在SPSS输出中发现 “相关系数矩阵不是正定阵，不出现KMO检验”
然后搜索了下，发现可能原因是"自变量中有高度相关变量，特征根小于等于0的情况出现"
但是，貌似主成分分析的目的不就是处理那些高度相关变量，然后降维么？
假设我剔除了高度相关变量后，那我还搞主成分分析意义何在？
PS:刚刚对所有变量做了相关分析，发现剔除所有高度相关项后，只剩下极少数变量了，很囧...

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

全部回复

317792209

2012-4-29 12:10:54

但是，貌似主成分分析的目的不就是合拢那些相关变量而组成新的主成分么？

本文来自: 人大经济论坛计量经济学与统计版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=2594442
主成份是用开考察所有观测项中能够对系统产生影响最大的那些影响因素。而你要合并相关项，得到一些不相关的新观测项的集合应该做因子分析