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11648 6
2016-06-27
    本人在做满意度分析时,想将5个不同方面的满意度汇总成为1个大的满意度。通过SPSS的因子分析,得到了一下结论:[td]  

KMO 和 Bartlett 的检验



取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。



.813



Bartlett 的球形度检验



近似卡方



1611.028



df



10



Sig.



.000



[td]  
   

解释的总方差

   
   

成份

   

初始特征值



提取平方和载入



合计



方差的 %



累积 %



合计



方差的 %



累积 %



1



2.684



53.674



53.674



2.684



53.674



53.674



2



.716



14.320



67.994












3



.590



11.806



79.800












4



.533



10.668



90.469












5



.477



9.531



100.000











  

提取方法:主成份分析。


  
    想麻烦请教各位大牛,上述结果中,特征值大于1的只有一个,但是贡献度太低了(53.674),这个结果是否可靠呢?我是否能够通过这个主成分得分来评价总体的满意度呢?
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2016-6-27 23:13:52
菜田小鸟 发表于 2016-6-27 20:54
本人在做满意度分析时,想将5个不同方面的满意度汇总成为1个大的满意度。通过SPSS的因子分析,得到了一 ...
你这是一手数据吗?如果是,显然结构效度不好,同源方差严重!如果二手数据,显然不能达到解释要求!
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2016-6-28 10:44:58
与爱共舞的小窝 发表于 2016-6-27 23:13
你这是一手数据吗?如果是,显然结构效度不好,同源方差严重!如果二手数据,显然不能达到解释要求!
麻烦这个问题能够解决么?
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2016-6-28 11:40:44
菜田小鸟 发表于 2016-6-27 20:54
本人在做满意度分析时,想将5个不同方面的满意度汇总成为1个大的满意度。通过SPSS的因子分析,得到了一 ...
应该可以,不同情况可能不一样,试试将因子载荷不高的题项删除一点,但是必须要在论文里说明!
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2016-6-28 14:09:16
与爱共舞的小窝 发表于 2016-6-28 11:40
应该可以,不同情况可能不一样,试试将因子载荷不高的题项删除一点,但是必须要在论文里说明!
关键是因子载荷都差不多
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2016-6-29 07:41:30
菜田小鸟 发表于 2016-6-28 14:09
关键是因子载荷都差不多
那就看主成分!删除主成分不明显的或者小的!
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