spss因子分析结果解读_因子分析巴特利特球形度检验结果解读
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spss因子分析结果解读_因子分析巴特利特球形度检验结果解读
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因子分析時(shí),一般根據(jù)KMO和巴特利特檢驗(yàn)的結(jié)果來判斷數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。那么巴特利特檢驗(yàn)結(jié)果如何解讀呢?既然是假設(shè)檢驗(yàn),必定有原假設(shè)和備擇假設(shè),只需要搞清楚假設(shè)是什么,也就知道應(yīng)該如何解讀了。百度百科上是這么說的:巴特利特球形檢驗(yàn)是以變量的相關(guān)系數(shù)矩陣為出發(fā)點(diǎn)的。它的零假設(shè)相關(guān)系數(shù)矩陣是一個(gè)單位陣,即相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的所有元素都是1,所有非對(duì)角線上的元素都為零。巴特利特球形檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量是根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣的行列式得到的。如果該值較大,且其對(duì)應(yīng)的相伴概率值小于用戶心中的顯著性水平,那么應(yīng)該拒絕零假設(shè),認(rèn)為相關(guān)系數(shù)不可能是單位陣,即原始變量之間存在相關(guān)性,適合于作因子分析。相反不適合作因子分析。
(最后一行顯著性即sig值或P值)其他資料補(bǔ)充:因子分析在計(jì)算上的起點(diǎn)就是相關(guān)系數(shù)陣(也可以是協(xié)方差陣),顯然,相關(guān)系數(shù)陣對(duì)角線上的元素為1,非對(duì)角線上的元素表示變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù),其絕對(duì)值在0-1之間,越接近于1,數(shù)據(jù)集越適合做因子分析;越接近于0(相關(guān)系數(shù)陣近于單位陣),數(shù)據(jù)集越不適合做因子分析。簡單粗暴理解為:原假設(shè):數(shù)據(jù)變量不適合做因子分析備擇假設(shè):數(shù)據(jù)變量適合做因子分析統(tǒng)計(jì)軟件計(jì)算巴特利特檢驗(yàn)的顯著性P值(別指望人算),若P<0.05,則拒絕原假設(shè)接受備擇假設(shè),說明原始數(shù)據(jù)變量之間存在相關(guān)性,數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。所以我們是看巴特利特檢驗(yàn)概率P值是否小于0.05,我們期望它是小于0.05。全文完文章薦讀
數(shù)據(jù)小兵堅(jiān)持寫博客已經(jīng)12年堅(jiān)持寫微信公號(hào)文章6年堅(jiān)持更新SPSS視頻課程2年堅(jiān)持一對(duì)一答疑討論2年歡迎加入貼心服務(wù)
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因子分析還需要對(duì)數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理嗎?
SPSS因子分析、主成分案例資料集錦
因子分析非正定矩陣是怎么回事兒
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總結(jié)
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