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问题描述:
无法计算kmo(但仍可以做因子分析,特征值较小时不影响提取主成分)
相关概念:
Bartlett's球状检验(巴特利球体检验):是一种数学术语。用于检验相关阵中各变量间的相关性,是否为单位阵,即检验各个变量是否各自独立。因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验。在因子分析中,若拒绝原假设,则说明可以做因子分析,若不拒绝原假设,则说明这些变量可能独立提供一些信息,不适合做因子分析。
KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性,取值在0~1之间。KMO统计量越接近于1,变量间的相关性越强,偏相关性越弱,因子分析的效果越好。实际分析中,KMO统计量在0.7以上时效果比较好;当KMO统计量在0.5以下,此时不适合应用因子分析法,应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。
如果变量间彼此独立,则无法从中提取公因子,也就无法应用因子分析法。Bartlett球形检验判断如果相关阵是单位阵,则各变量独立因子分析法无效。由SPSS检验结果显示Sig.<0.05(即p值<0.05)时,说明各变量间具有相关性,因子分析有效。
正定矩阵:
1实对称矩阵A正定的充分必要条件是A可以合同于一个主对角元全为正数的对角矩阵
2 实对称矩阵A正定的充分必要条件是A的特征值全大于零
3 实对称矩阵A正定的充分必要条件是A的所有顺序主子式的值全大于零
4 n阶实对称矩阵A正定的充分必要条件是A的正惯性指数p= n
5实对称矩阵A正定的充分必要条件是A合同于E.
6.存在可逆矩阵C使A=cTc
可能原因:
1. 变量间相关性太强(接近1)
解决:查看【因子分析】——【相关性矩阵-系数】
2. 样本量太少(指标过多)
解决:见问题
3.没有处理好缺失值(亲测问题)
解决:在因子分析前处理缺失值,或直接使用【因子分析-缺失值】的选项。
参考:https://wenku.baidu/view/6de53462f5335a8102d220cb.html
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