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SPSS主成分分析结果
百合湘江
13147 12
2016-03-31
路过的大神看一下，1.我做的主成分结果方差贡献率是不是有点低啊，以往的文献中此类方差解释率都能达到85%左右，还要加解释变量吗？2为什么我觉得显著拟合的成分都是属于某一特征，比如房地产波动率，交易量都属于房地产股票特征.3.再麻烦行家顺便看看分析结果，是不是有问题 1.PNG 2.PNG 3.PNG 4.PNG

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crysjia
2016-3-31 17:49:09
1. 方差贡献率不算低了，60%以上都是可以接受了，何况你也已经73%了

2. 经过SPSS抽取出来的成分需要结合理论或者经验或者逻辑来判断抽取出来的成分里面包含的题项放在同一个成分里有没有意义。
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百合湘江
2016-4-1 09:28:04
最后提取主成分时，只需要提取出三项吗？而且我发现因子加的越多，方差贡献率就会相应提高
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百合湘江
2016-4-1 09:28:57
crysjia 发表于 2016-3-31 17:49
1. 方差贡献率不算低了，60%以上都是可以接受了，何况你也已经73%了

2. 经过SPSS抽取出来的成分需要结合 ...
最后提取主成分时，只需要提取出三项吗？而且我发现因子加的越多，方差贡献率就会相应提高
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百合湘江
2016-4-1 09:29:59
crysjia 发表于 2016-3-31 17:49
1. 方差贡献率不算低了，60%以上都是可以接受了，何况你也已经73%了

2. 经过SPSS抽取出来的成分需要结合 ...
之前有人做过类似指标构建，解释率在85%以上
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lilachan
2016-4-2 10:15:09
您好，首先针对您做的KMO和巴特利特球度检验，一般情况下，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚可，0.6时效果很差，0.5以下不适宜作因子分析。您这里的检验值为0.691，可以做因子分析，但效果可能不太好。
您提取了三个因子，解释率仅为73.558%，可能提取的三个因子不足以解释全部变量。
可能是您的数据不好，您想人为的降维，可是某些数据并不适合的，没看您的原始数据，但是我感觉一个是您数据太少，建议您做一个相关分析试分类下相关性大的数据，希望帮到您。
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