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变量共同度和公因子方差
效度的效度分析
答:
在评价建构效度时,调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。结构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。有的学者认为,效度分析最理想的方法是利用
因子
分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部
变量
(题项)...
累计方差贡献率
和方差
贡献率是什么关系SPSS中~~
答:
各
方差
贡献率相加和等于累计方差贡献率。主成分分析的重点在于解释各
变量
的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。主成分分析中不需要有假设,因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个
共同因子
之间不相关,特殊因子之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。主成分分析中,当...
多元统计!!!急求!
答:
为了得到
因子
分析结果的经济解释,因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要,即
变量共同度和
公共因子的
方差
贡献。 因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2,称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献,反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1,F2,…,Fm的...
用spssau做
因子
分析,KMO值过低怎么办?
答:
一般需要KMO值大于0.6,如果是两个分析项,KMO值一定是0.5;因而建议删除掉
共同度
(
公因子方差
)值较低项,这样可以提升KMO值。 如果不输出KMO值,意味着数据质量过差,建议可用相关分析看下相关关系,如果相关系数值基本均小于0.3,则说明题项间关联性弱,有可能出现KMO无法计算输出。
量表题平均值低怎么调整
答:
删除掉
共同度
值较低项。一般需要KMO值大于0.6即可,如果是两个分析项,KMO值一定是0.5。因而建议删除掉共同度(
公因子方差
)值较低项,这样可以提升KMO值,kmo值是平均值。量表题也就是我们常说的打分题。
什么样的调查问卷是有效的
答:
因子分析的主要功能是从量表全部
变量
(题项)中提取一些
公因子
,各公因子分别与某一群特定变量高度关联,这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中,用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、
共同度和
因子负荷。累积贡献率...
主成分计算权重全步骤梳理!
答:
对不合理分析项进行删除 ,共有三种情况; 第一类:如果分析项的
共同度
(
公因子方差
)值小于0.4,则对应分析项应该作删除处理;第二类:某分析项对应的“载荷系数”的绝对值,全部均小于0.4,也需要删除此分析项;第三类:如果某分析项与主成分对应关系出现严重偏差(通常也称作‘张冠李戴’),也需要对该分析...
统计按照统计方法分类分为
答:
aij是xi与Fj的协
方差
,也是xi与Fj的相关系数,它表示xi依赖Fj的程度.可将aij看作第i个变量在第j公共
因子
上的权,aij的绝对值越大(|aij|£1),表明xi与Fj的相依程度越大,或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大.为了得到因子分析结果的经济解释,因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要,即
变量共同度和
公共因子的方差...
累计方差贡献率
和方差
贡献率是什么关系SPSS中~~
答:
各
方差
贡献率相加和等于累计方差贡献率。主成分分析的重点在于解释各
变量
的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。主成分分析中不需要有假设,因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个
共同因子
之间不相关,特殊因子之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。主成分分析中,当...
生态学需要学习多元统计的哪些内容
答:
因子
载荷aij是xi与Fj的协
方差
,也是xi与Fj的相关系数,它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权,aij的绝对值越大(|aij|£1),表明xi与Fj的相依程度越大,或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释,因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要,即
变量共同度和
公共因子...
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