1樓：呼呼崽子
由於我看不太清抄你的圖表寫的是什麼襲？不過憑大bai概，解釋一下du每一列的意思吧！
第一zhi列：主成分的個dao
數。第二列：每一個主成分的特徵值，特徵值越大，表示該主成分在解釋原變異量時越重要。
第三列：為每一個因子可以解釋變異量的百分比。
第四列：則為所解釋變異量的累計百分比。
後面的，就是所提取出的兩個主成分，以及解釋的變異量、百分比、累計百分比。
急急急！spss主成分分析都要把旋轉中方法設為最大方差法嗎，公因子問題請教
2樓：呂秀才
最大方差bai旋轉 只是
其中du的一種旋轉方法，因為該方zhi法旋轉後dao的結果很清楚，專所以一般預設選擇都是這屬種方法
至於你做主成分分析 是需要看你的原始資料情況的，如果你原始資料變數就很少，不超過三五個這樣的，就沒必要做主成分分析。看
看你的資料應該是做主成分分析的變數也就只有2個吧 這樣根本沒必要做主成分分析
3樓：匿名使用者
1.你有幾組資料？資料變數太少（三四個）就沒必要主成分分析了內。一般來說，即使你的數
容據是三四組，2個公因子也不可能達到100%的貢獻率的，最多隻是接近100%。除非操作有誤或資料有誤或是你沒看明白結果。
2.一般來說，主成分分析（pca）要求資料之間自相關性不能太強，因此資料選取要考慮資料變數之間的相關性不能太強（彼此相關性太強的資料可以剔除，留下其中一組就行）。
3.每一個公因子f代表所有資料所反映的某一方面的共性，因此不同f之間是相互垂直的（所代表的資訊是彼此不相關的）。如果兩個公因子就達到95%以上的累積貢獻率，說明兩組共性就表達了絕大部分的總資訊量，所選資料代表的資訊量不是很大。
3.第一個公因子就達到85%以上，說明一個問題：資料組太簡單（同一變數的資料個數不夠），或是資料之間的相關性太強（一個資料就代表了其他資料的絕大部分資訊，資料多其實也只是重複反映同一個問題，等於資料不夠）。
這樣的資料不適合做pca分析。
4樓：匿名使用者
不是的，最大方差只是其中一個常用方法而已
我經常幫別人做類似的資料分析
5樓：
說明你只有兩個變數，那就沒必要進行主成分分析。
spss中主成分分析結果問題，急！！！！
6樓：匿名使用者
因子分析（bai你這裡使du用主成分法做因zhi子分析）的好壞主要dao
就是看看kmo，特徵回值方差貢
答獻率，共同度和因子載荷，如果都比較好（一般就是說kmo值0.8以上，方差貢獻率起碼0.4，共同度起碼也有0.4，因子載荷起碼均在0.4以上），那就ok
kmo值書上（《吳明隆統計實務》）說的最低限度是0.5，方差貢獻率40%是最低的可接受程度，你的67%已經挺高了，關鍵問題是kmo不好，kmo的意義在於檢驗你的這些資料有沒有一定的內部相關，能不能形成一些區域性因子，最少一個，因為因子分析就是給資料分類分維度，要是資料都零零散散，任何兩個題目都不相似，就不適合因子分析，kmo就不高，想提高的話，酌情刪除一些題目（主要是看因子載荷，太低的刪，一個題目在兩個因子上載荷接近的也刪），再重新做因子分析看結果，如果還不好，就加題目，加一些你覺得比較好的專案，主要是靠刪除不好的專案，不過要注意，每個維度最好至少留下3個題目
城市化的好處和弊端
7樓：w想做就做
利:1 吸收農村剩餘勞動力 促使向二 三產業轉移2 帶動農村發展 改善地區產業結構
3 推進科技進步 提高區域整體發展水平
4 利於城鄉交流 縮小城鄉發展差距
弊:1 環境質量下降
2 交通擁擠 居住條件差
3 增加就業困難 失業人數增多
城市發展對地理環境的影響有哪些,城市化對地理環境影響有哪些方面？
1 城市化對地理環境產生影響的原因 城市是人類居住和經濟活動集聚的中心。隨著城市的不斷髮展，城市的地域日益增大，土地利用方式發生改變，環境也相應地受到了影響。2 城市化對地理環境產生影響的表現 1 對生物圈的影響，生物多樣性的減少 城市建設規模的擴大，改變了生物原有的棲息環境，使部分生物因生存環境的...
城市化發展對地理環境會產生什麼影響
1 城市環境質量下降 環境汙染 城市環境 人類利用 改造自然 的產物,它包括自然環境以及經過人工改造的環境.自然環境在城市中已很少見到它的蹤影,只有在城市郊區或公園中能看到一點點自然環境的景象 如田野 池塘 自然生長的樹木等.在城市中絕大多數是經過改造後的人工環境,如街道 樓房等.自然環境和人工環境...
城市化使得城市地理環境各要素髮生了哪些變化
生物棲息地改變，生物多樣性減少 土地質量下降 改變水迴圈，雨島效應 改變氣候 包括光照 風速 風向等 熱島 雨島 霧島。城市化是地理環境的哪些要素髮生不同程度改變 隨著城市的不斷髮展，城市地域的日益擴大，土地利用方式發生了改變，環境也相應地受到了影響，使得地理環境各要素髮生不同程度的變化，導致了城市...