因子分析标准化后球形检验出错

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/28 17:42:24
因子分析标准化后球形检验出错
spss进行因子分析前 需要对原始数据进行标准化处理

不需要.数据的标准化处理在SPSS中是自动进行的.

随机变量标准化后是不是都服从标准正态分布?

这个不需要证明对任意的随机变量的分布经过标准化处理后都服从标准正态分布

spss因子分析的巴特利特检验sig为0.005,能做因子分析么?

当然可以,显著就行.再问:如果sig值偏大,怎么调整?再答:只要小于0.05,达到显著就可以。再问:大于0.05呢再答:大于0.05就不适合做因子分析了。再问:除了增加样本量之外有没有调整方法再答:具

SPSS中Z标准化后的数据是负值怎么办

就应该有正有负,否则的话才是有问题呢.

SPSS因子分析时样本量是11,指标量17,能做KMO检验么,如果不能做,那可以继续做因子分析吗?

根据学者的相关研究,做因子分析样本容量最好不小于100人,题目与被试比例最好是1:5,最起码样本量不可以小于指标数量(以上内容请参考吴明隆统计实务),否则因子分析难以得到稳定可靠的结果,虽然操作还是可

在做因子分析时,同一变量的单位不同可以用标准化解决吗?例如某元素在水中和土壤中测量值的单位不同.

既然是同一变量那么就是说该变量的观测值一部分是水中的测量值一部分是土壤中的测量值它们的含义不一样承载在信息量就不一样不能合并在一起标准化否则结果是无意义的.再问:那如果二者(水和土)都是污染源,在做源

SPSS,做因子分析时,关于标准化数据的问题!

一般采用相关系数矩阵分析都是自动标准化的,如果你不放心,可以人为标准化,会自动保存新变量的,而不是要重新输入标准化数据.

什么是标准化检验统计量

Z=(x-μ)/σ即为标准化检验统计量.

进行回归分析时,是先把数据标准化再取对数还是取对数后再标准化?

就回归分析而言,标准化不是必要的,因为标准化是数据的线性变换,不影响估计的显著性.计量模型一般不进行标准化,保持变量的原汁原味,方便估计结果的解释.多元统计里经常要标准化,如主成份分析,因子分析等.对

用spss线性回归分析后求回归方程用标准化系数还是非标准化系数

标准系数是指数据标准化以后算出来的系数,非标准化系数就是用你原来的数据算出来的系数,如果你想写出你的回归方程的话,就要看非标准那一栏的B下边的系数哈.ppv课,专业的视频网站,想学spss吗?就来pp

spss做因子分析前是不是一定要做KMO和巴特利特球形检验啊

是的,这是因子分析的前提条件,通不过这两个东西就说明量表不适合做因子分析再问:可是我看了好多论文上面在做因子分析时都没有做相关检验的,还是在核心期刊上,我把那些数据检验一下救过都是显示Thismatr

matlab编程运行后出错

我运行了一下,没有错误提示啊?你的myfun0022函数是不是名字不是myfun0022.m?或者是myfun0022.m的位置不是当前的路径啊,把myfun0022.m存放到当前的工具栏中“curr

使用SPSS因子分析法前 怎样对原始数据进行整理?不是标准化啊

因子分析是用因子概括变量信息,所以首先自变量是什么?三年数据当然是一起录入,通过三年的变化来反映因变量的变化.

计量地理的内容 极差标准化后的数据特点

样本中 最大值与最小值的差

什么是Bartlett球形检验?具体做的是什么的检验?Spss中如何判断?

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值

反渗透膜RO 标准化当标准化后盐的透过率增加10%--15%需对膜元件进行清洗,这里的标准化标准是什么啊?标准化

进水压力,产水量等指标调节到大体均衡的程度.也就是说,没有哪一项指标明显不合理,最好与设备投产时的数据靠拢.

我在用SPSS15.0做因子分析时,为什么输出窗口没有KMO和Bartlett球形检验结果出来呢?

你看下没出来这个结果的英文提示是什么,这个一般是你的数据有问题的

球形Bartlett检验法是什么

巴特利特球形检验法是以相关系数矩阵为基础的.它的零假设相关系数矩阵是一个单位阵,即相关系数矩阵对角线的所有元素均为1,所有非对角线上的元素均为零.巴特利特球形检验法的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得

中心极限定理 中随机变量的和为什么给标准化后才服从近似正态分布,为什么要取标准化?

标准化以后是服从标准正态布,而不是一般的正态分布,而服从标准正态分布的随机变量,计算相关的问题可查正态分布表(实际上是标准正态分布的分布函数值表),这样很多问题就简单了.