主成分分析例题详解及分析 多元统计分析题库及答案(5)

主成分分析例题详解及分析

整理后各题KMO值：

KMO检验对单个变量的分析结果也在0到1之间分布，如果系数大于0.5，则认为单个变量满足要求；如果系数大于0.8，则认为单个变量结果很好。

分析结论中，任一变量的KMO检验结果均大于0.7，即各变量结果一般，但满足假设2。

Bartlett’s检验

Bartlett’s检

Bartlett’s检验的零假设是研究数据之间的相关矩阵是一个完美矩阵，即所有对角线上的系数为1，非对角线上的系数均为0。

在完美矩阵情况下，各变量之间没有相关关系，即不能将多个变量简化为少数的成分，没有进行主成分提取的必要。因此，我们希望拒绝Bartlett’s检验的零假设。

SPSS输出结果如下：

Bartlett’s检验的P值小于0.001，拒绝零假设，即认为研究数据可以进行主成分提取，满足假设2。

结果解释

对主成分结果的分析主要从公因子方差（communalities）、提取主成分和强制提取主成分三个方面进行。

公因子方差结果

SPSS输出公因子方差结果如下：