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2014-05-23
做因子分析的时候,有“太多”的X变量 导致KMO 数值不好
怎么尽可能少的删除X 变量,让KMO变大  如何写程序找到最优X变量组合去做分析.
感谢!
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2014-5-26 14:07:36
不要沉啊 给个资料我去翻一下也好啊.....
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2015-1-18 18:02:51
KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。Kaiser给出了常用的kmo度量标准:  0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。
根据解释的方差情况,把解释力小的也即系数小的几个变量剔除掉试试
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