spss主成分分析法详细步骤消息推荐 spss主成分分析法详细步骤详细介绍

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1、相关矩阵其实就是两个变量之间的相关性，值就是相关系数。

2、KMO值(0-1)(趋近于1)越大，变量间的相关性越大，适合分析；

3、球形度测试应小于设定的显著性水平。

4、一般来说，公因子就是可以提取的信息量，越大越好。

5、特征值是图2红框中的值，指的是能够解释整体的信息量。通常大于1(解释力大于1变量)。

6、砾石图实际上是特征值的折线图，可以直观地反映出各个组分的重要程度。

7、最后选择前两个分量，红框数据代表因子与原始变量的相关性。

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