用SPSS做主成分分析：KMO数值太小怎么办
用SPSS做因子分析（使用主成分分析）：KMO数值太小（最高的一次都没过0.5）,结果得出的载荷矩阵莫名其妙（同一类的的变量竟然分属不同的主成分中）
PS：不要回答什么KMO值太低不适宜做因子分析之类的话，这个我知道，我只想知道可以拿什么办法能让数据比较适合做...
请尽可能具体一些，谢谢
一楼的朋友，我是要建立指标体系，而用主成分分析法来赋权的，回归分析能用来赋权吗？能用来建立指标体系吗？
你的目的是要找出哪几个变量综合影响另一个变量，是这个吧 那你可以用回归分析嘛，回归分析肯定可以通过检验，因为你这些变量之间的共线性很小。。。
唉!
主成分分析,KMO值太低如何让调整数据?
1. 在进行主成分分析时，如果遇到KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值过低的问题，需要对数据进行深入分析。2. 首先，对问卷数据进行项目分析，评估每个问题的区分度，确保问题能够有效区分不同群体。3. 接着，进行效度检查，剔除与研究目标关联度不高的问题，以提高KMO值。4. 数据的精炼是关键，通过删减无效或...
主成分分析,KMO值太低如何让调整数据?
删减的艺术：通过删减无效或冗余的变量，我们可以提升数据的简洁性，让剩余的变量更能代表研究的核心内容。这一步骤如同修剪花园，去除无关的枝蔓，让主成分的结构更加清晰。完成删减后，再次进行主成分分析，此时的KMO值可能会有所提升，因为数据的内在相关性得到了优化。但请记住，KMO值并非绝对标准，它只...
用SPSS做主成分分析:KMO数值太小怎么办
1. 在进行主成分分析时，并不需要关注KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值。2. 该分析的目的是提取解释方差较大的变量，以此来构建新的指标体系。3. 在构建新的指标体系后，可以尝试使用因子分析来进一步解析。4. 请注意，主成分分析通常不用于直接赋权。
SPSS软件进行因子分析,采用主成分分析法,结果发现 KMO值偏低??_百度...
3. 若经过数据预处理后，KMO值仍然偏低，那么可能需要重新考虑是否进行因子分析。可以尝试寻找其他适合的数据分析方法，或收集更多适合进行因子分析的数据。4. 在进行因子分析之前，应确保数据的质量。这包括检查数据的完整性和准确性，以及确保样本量足够大。高质量的数据有助于提高因子分析的准确性。5. ...
用spss做因子分析,KMO值太低,能不能对数据进行处理使KMO值大于0.5?
如题,162个样本44个变量,希望先做因子分析再进行聚类分析,但是KMO值很低,不知道有没有办法对变量进行些剔除(例如可不可以做T检验然后剔除不显著的变量),统计学新手,望高手解答~ PS.不要回答什么KMO值太低不适宜做因子分析之类的话,这个我知... 展开 我...
用SPSS做因子分析,48个样本,10个变量,KMO的值是0.522,Kmo 的值太低了...
有两个标准：1、KMO值大于0.7；2、巴特球体检验通过显著性检验。如果KMO值大于0.7，那么第二个标准一定通过，当第一个标准没达到时，再看第二个标准是否通过，如果通过检验亦可做因子分析。这两个标准都是用来检测变量之间的相关性程度，你可以通过删去变量中相关性小的变量，这个可以通过旋转载荷矩阵...
怎样提高KMO值和累积贡献率?
这个时候就可以把变量给变换一下。如果是变量和因子关系之间的测量关系不好，就会影响累积贡献率，这就表明这只股票的投资方式并不合适，可以转换一下投资方式。三、总结这两个数值是很重要的，所以在分析的时候如果数值过低，要想办法将它们提高，这样才能进行更好的投资，获得更多的收益。
SPSS软件进行因子分析,采用主成分分析法,结果发现 KMO值偏低??_百度...
KMO值是由你的数据算出来的，不是所有的数据都适合做主成分分析。只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析，下面做的一切都是不合理的。KMO值不能提高，除非你换一组数据。
用SPSS做主成分分析:KMO数值太小怎么办
仅作主成分分析是不用看KMO值的 ，提取主成分中解释方差较大的变量，构建新的指标体系，然后在试图用因子分析，另外注意，主成分分析一般不用来赋权！
用SPSS做因子分析,48个样本,10个变量,KMO的值是0.522,Kmo 的值太...
4. 若KMO值未达到0.7的标准，但巴特利特球形度检验显著，可以考虑降低因子分析的复杂性，例如通过简化变量或使用主成分分析。5. 在进行因子分析之前，可以通过相关性矩阵或旋转载荷矩阵来评估变量间的相关性，并据此删除那些与其他变量相关性较低的变量，以提高KMO值和巴特利特球形度检验的统计效力。
