主成分分析例题详解及分析 多元统计分析题库及答案(4)

主成分分析例题详解及分析

该表主要用于判断各变量之间的线性相关关系，从而决定变量的取舍，即如果某一个变量与同一分组中其他变量之间的关联性不强，我们就认为该变量与其他变量测量的内容不同，在主成分提取中不应该纳入该变量。一般来说，如果相关系数大于等于0.3，我们就认为变量之间存在较好的线性相关性。

从本研究的结果来看，在分别对应聘者工作积极性(Q3-Q8，Q12，Q13)、工作自主性 (Q2，Q14-19)、工作热情(Q20-25)和工作责任感(Q1，Q9-11)的测量中，每组变量之间的相关系数均大于0.3，说明各组变量之间具有线性相关关系，提示满足假设2。

KMO检验对数据结构的总体分析

KMO检验主要用于主成分提取的数据情况。KMO检验系数分布在0到1之间，如果系数值大于0.6，则认为样本符合数据结构合理的要求。

部分学者认为，只有当KMO检验系数值大于0.8时，主成分分析的结果才具有较好的实用性，具体系数对应关系如下：

SPSS输出本研究结果如下：

本研究的KMO检验系数为0.833，根据系数对应关系表，我们认为本研究数据结构很好(meritorious)，具有相关关系，满足假设2。

KMO检验对各变量的单独分析

SPSS输出各变量的KMO检验结果如下：