spss 解释的总方差中没有旋转平方和载入

用lsd前要先做方差齐性检验,不齐的话不能用方差齐性检验在Options---Homogeneityofvariance中,看结果p是否大于0,05是的话可以用lsd分析.当然得先建数据,你只有一组数

有涨“TotalVarianceExplained”的表格,第二列、排在前面的是大于1的那列是特征值,后面那列“%ofvariance”是解释方差.总体解释方差就是把你想要的几个主成分的解释方差累加就

最大方差旋转只是其中的一种旋转方法,因为该方法旋转后的结果很清楚,所以一般默认选择都是这种方法至于你做主成分分析是需要看你的原始数据情况的,如果你原始数据变量就很少,不超过三五个这样的,就没必要做主成

用这三列建立一个新列,然后对这个新列的变量在分析里进行描述统计～

是样品间相似性矩阵吧?analyze—classify—hierarchicalcluster—variables—statistics—proximitymatrix,大概就是这样吧,spss的版本

方差分析(AnaylsisofVariance,ANOVA)要求各组方差整齐,不过一般认为,如果各组人数相若,就算未能通过方差整齐检验,问题也不大.One-WayANOVA对话方块中,点击Option

独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

那些和其他变量相关性都很小的变量就是解释方差很小的变量,或者从旋转载荷矩阵表上来看,那些变量在各个成分上的载荷都小于0.5,就是解释方差很小的变量,应该剔除,这样就可以提高KMO值了.

未旋转的因子矩阵：不是说x7是最主要的因素,而是说x7与第1个成分的相关性最大,且为正相关.通过你这个因子矩阵表,很难将各个x进行分类,可以进行因子分析,得到旋转后的因子矩阵.旋转后的因子矩阵：表中的

这些值实在是太小了,只能用科学计数法表示,如果换成一般的数字,现实的结果都是0.而且这些数值对于你下面的分析一点用处都没有,所以不必为此纠结.

因子载荷阵选择适当方法求出旋转后的载荷阵数值出负是求解的结果……这和原始矩阵数值以及计算方法相关,没什么原因解释的吧?比如因子旋转有正交和斜交两种方法,比较常用的是正交变换,正交矩阵的选取不一不说,符

说明是负的强相关

方差贡献率是指单个公因子引起的变异占总变异的比例,说明此公因子对因变量的影响力大小；累计方差贡献率是所有公因子引起的变异占总变异比例,说明所有公因子对因变量的合计影响力.两者的关系是：各方差贡献率相加

你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可

方差齐性和不齐性的方差分析有一定的差异所以方差分析结果前首先给出的是齐性检验,如果方差齐性就要接下来跟着的方差分析表就是anova这个,如果anova里面的显著性小于0.05,就说明你研究的自变量因子

我自己的理解是alpha=0.05的子集里面每一列中包含的数据之间的差异是不明显的,其显著性大于0.05并被标注在最下方.而不同的子集之间的差异是明显的,小于0.05.并且我的图是按照从小到大的顺序进

首先做因子分析的时候记得加上这个步骤：打开主面板里的得分,里边选保存为变量,方法为回归,显示因子得分系数矩阵也要打上勾.然后你的四个因子得分就会保存下来,你把它们复制到Excel里边,然后用方差贡献率

一般资料看上面的那个,0.020,小于0.05,统计学差异显著.再问：也就是说看sig（双侧）上面那个值就行了？小于0.05为显著？请问第一个sig0.252是什么意思啊，还有假设方差不想等那一行的s

单因素方差分析是作单因素比较的,析因设计和正交设计都不是单因素,这个用不上析因设计用“Analyze--generallinearmodel-univariate”一般线性模型析因分析的方差设计的检验

大于70就行了再问：有啥说头么？比如大于85%是啥大于70%是啥感激不尽啊再答：反映原始资料信息的百分70，足够了