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spss因子分析中旋转成份矩阵中出现负数
最后一个因子中最后一项为负的,该因子信度分析的时候也就特别低,达不到0.6。这要怎么办
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推荐答案 推荐于2018-03-01
负数表示该题目与因子中其他题目的方向是相反的,至于信度比较低,除了这些题目内容一致性不是很高外,还和题目数量有关。(南心网 SPSS
信度分析
)
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SPSS
实例:[4]
因子分析中
变量正向化方法
答:
无法判定是否需要正向化怎么办?我们可以预先进行一次
因子分析
,使用上面表格中的数据,进行一次因素分析,并进行正交
旋转
。旋转后的
成分矩阵
,如图所示:我们看到权重最大的因子是成分1,5--7变量为
负数
,且绝对值很大,所以这三个变量有必要进行正向化。
spss中
变量正向化的方法:在spss中,我们一般采用原始...
在
spss里
用
因子分析
法确定权重,得到结果有正
有负
,该怎么处理?
答:
个人认为可以将整个数列加一个整数
,比如1,或2,相当于向右平移1或2个单位,从而消除负号,然后再做归一化处理,这样得到的权重就不是负数了——供参考。
SPSS中因子分析
,正交
旋转
后的因子载荷,
出现
怎么样的小数才是正常的?我...
答:
找了一些旋转结果的
分析
看
出现负值
好像没什么问题,进行
因子旋转
,就是要使因子载荷
矩阵中因子
载荷的平方值向0和1两个方向分化,使大的载荷更大,小的载荷更小。你看看你的旋转后结果
里面有
没有出现散点图,“Loading plot(s)”显示因素载荷散点图“Component Plot in Rotated Space”。该图形是一个...
利用
SPSS进行因子分析
,发现收集到的数据
有负数
,应该如何处理?是否会影 ...
答:
貌似没有好方法,kmo值较低说明不太合适做
因子分析
,可以进行一次因素分析后剔除一些作用不大的自变量后进行二次因子分析 ,这样是可以提高kmo值的
spss
因素
分析中出现负值
是什么原因,正反向计分已经转换完了
答:
(1) 探索性因素
分析里
经常会出现载荷是
负的
情况,从数据上来说,是说明这个项目与
因子
之间是负相关。如果已经转向了,还是出现这种结果,就会让人比较头疼,实在不好解释,我的做法一般是把这样不好解释的题目删掉。(2)在做探索性因素分析的时候,我印象是没有修正指数的,做验证性因素分析是有的。
spss因子分析
时
旋转成分矩阵
是什么 成分的分析数矩阵是什么_百度知 ...
答:
spss因子分析
时选择了正交或斜交旋转才会产生“
旋转成分矩阵
”。“成分矩阵”是主
成分分析
法得到的。“旋转成分矩阵”是因子分析得到的,看每个变量在各个因子中系数的大小,表示变量在因子的载荷大小,一般大于0.5的就归于该
因子当中
。
负数
表示该因子中其他的方向是相反的。“成分矩阵”是主成分分析法得到...
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