spss主成分分析中关于变量个数大于样本数的问题

最后的守护者

17294

收藏 2012-05-16

我在进行主成分分析的时候，发现变量个数大于我描述的情况（即样本的个数）数目，但是我哦照样可以进行主成分分析，请问这样进行主成分分析的结果合理么？大家有没有遇到类似的情况。到底能不能做啊

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chenchen203

2012-5-16 14:44:36

可以自己选定成分数吧

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最后的守护者

2012-5-16 14:50:46

chenchen203 发表于 2012-5-16 14:44
可以自己选定成分数吧

你说的是主城分分个数吧，我说的是变量的个数大于样本个数目，这个时候主成分分析方法还适用不呢

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xiaojin_2006

2012-5-16 15:30:42

不好意思冒昧问一下，您的样本数和变量数各是多少呢？

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最后的守护者

2012-5-16 15:47:48

xiaojin_2006 发表于 2012-5-16 15:30
不好意思冒昧问一下，您的样本数和变量数各是多少呢？

我的样本数是6个，变量数是15个，样本数还可以增加一两个，但是肯定不会超过15个，这样可以用主成分分析么？

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zlgsx

2012-5-16 16:52:19

最后的守护者发表于 2012-5-16 15:47
我的样本数是6个，变量数是15个，样本数还可以增加一两个，但是肯定不会超过15个，这样可以用主成分分析么 ...

单纯从理论上看来确实不理想，不适合，如果是主成分分析，只是进行数据缩减，不是寻找其中的因子结构，并且spss中统计指标显著合适进行主成分分析，可以考虑勉强进行尝试。
6个样本真的不多，抽取的主成分的共同度有多少？得出的结果收敛吗？
KMO是多少？球形检验显著吗？
最终结果用的是什么主成分得分？综合评价？这个都要考虑一下

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最后的守护者

2012-5-16 17:31:21

zlgsx 发表于 2012-5-16 16:52
单纯从理论上看来确实不理想，不适合，如果是主成分分析，只是进行数据缩减，不是寻找其中的因子结构，并 ...

你好，非常感谢你的回答。
我只是进行单纯的数据缩减，不考虑因子分析，通过累积方差率确定主成分个数，然后通过主成分得分确定这6个样本的排列顺序，现在能确定出结果，就是不知道结果合理不合理，毕竟我这样的情况是少数。

我也是看有主成分分析变量个数大于样本个数的，才这么做的，例如朱世武的《基于SAS系统的金融计算》里第九章就是用主成分分析股市的风险，其中用各股票收益率作为变量，日度数据作为样本，以一年为限，样本只有200多，而变量有900多。

还有类似我这样的问题，如果不用主成分分析，那有什么好的方法可以解决这个问题呢（同样是通过15个变量来评价6个样本）

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zlgsx

2012-5-16 23:36:30

最后的守护者发表于 2012-5-16 17:31
你好，非常感谢你的回答。
我只是进行单纯的数据缩减，不考虑因子分析，通过累积方差率确定主成分个数， ...

如果是用主成分得分进行评价，这个只要数据显示抽取的共同度大于85%应该能接受。
可以考虑聚类分析，其实也差不多，如果是比较6个样本的排序，主成分分析还是能接受的。

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最后的守护者

2012-5-17 16:27:58

zlgsx 发表于 2012-5-16 23:36
如果是用主成分得分进行评价，这个只要数据显示抽取的共同度大于85%应该能接受。
可以考虑聚类分析，其实 ...

你好，我将变量个数进行缩减，等于样本数（7个样本7个变量），这个时候不能进行统计检验，提示相关矩阵不是正定矩阵，我看相关矩阵的大部分相关系数基本都大于0.3，相关性还挺强的。
我又将变量个数进行缩减小于样本数之后（7个样本6个变量），进行了统计检验KMO=0.3，sig=0.002，KMO太小了，不符合要求，是不是我的数剧就不能进行主成分分析了？下面是我缩减后的数据，7个样本7个变量。我现在主要是困惑我要是分析7个样本15个变量最后的结果可信还是不可信。

628	383	378	565	410	558	410
397	258	320	542	345	523	298
325	367	402	543	387	527	362
280	342	427	578	362	587	335
337	410	446	575	413	572	428
297	353	407	556	385	563	345
437	395	433	552	380	547	352

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zj1986zj

2015-8-17 18:07:09

我也遇到这个问题

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1.000	.163	-.339	-.062	.360	-.195	.360
.163	1.000	.830	.458	.861	.438	.836
-.339	.830	1.000	.595	.513	.655	.523
-.062	.458	.595	1.000	.398	.951	.528
.360	.861	.513	.398	1.000	.314	.967
-.195	.438	.655	.951	.314	1.000	.385
.360	.836	.523	.528	.967	.385	1.000

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