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提问spssRotatedComponentMatrix(a)Component12w8.827.441w4.810.113w2-.734.409w5-.615-.150w10.400.024w3-.080-.916w9.013.906w6.248.471w7-.331.419w1.199.241这个结果怎么解释啊?
题目详情
提问 spss
Rotated Component Matrix(a)
Component
1 2
w8 .827 .441
w4 .810 .113
w2 -.734 .409
w5 -.615 -.150
w10 .400 .024
w3 -.080 -.916
w9 .013 .906
w6 .248 .471
w7 -.331 .419
w1 .199 .241
这个结果怎么解释啊?
Rotated Component Matrix(a)
Component
1 2
w8 .827 .441
w4 .810 .113
w2 -.734 .409
w5 -.615 -.150
w10 .400 .024
w3 -.080 -.916
w9 .013 .906
w6 .248 .471
w7 -.331 .419
w1 .199 .241
这个结果怎么解释啊?
▼优质解答
答案和解析
上面的同学回答有误哦。首先,你原来有10个因子w1到w10,现在利用主成分分析法是提取了两个公因子 1和2,并且旋转因子载荷(也就是因子进行了最大正交旋转,目的是让原来10个因子在这提取的两个公因子上分布的概率更加集中,方便之后对这两个因子进行命名)。
其次,表达式应该是W8=0.827*1+0.441*2,后面以此类推。可以看出主成分1在因子W8 W4 W2 W5上面的载荷是比较大的,而主成分2在因子W3和W9上面的载荷是比较大。因此,可以根据W8 W4 W2 W5的含义对主成分1进行命名,根据W3和W9的含义对主成分2进行命名。
然后,如果想根据表达式求出因子得分,需要看成份得分系数矩阵,不是看这个表哦!
谢谢望采纳~
其次,表达式应该是W8=0.827*1+0.441*2,后面以此类推。可以看出主成分1在因子W8 W4 W2 W5上面的载荷是比较大的,而主成分2在因子W3和W9上面的载荷是比较大。因此,可以根据W8 W4 W2 W5的含义对主成分1进行命名,根据W3和W9的含义对主成分2进行命名。
然后,如果想根据表达式求出因子得分,需要看成份得分系数矩阵,不是看这个表哦!
谢谢望采纳~
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