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mike880102

金虫 (著名写手)

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[交流] 一篇文章中的统计问题——主成分分析！

在东北林业大学学报中的一篇文章，作者采用了主成分分析。（见下图）
涉及降雨量、降雨强度、风速、气温、空气湿度5个因素。
在结果分析中，作者将主成分分析的结果因素依然确定为降雨量、降雨强度、风速、气温、空气湿度这5个因素，个人认为是有错误的！
主成分分析得到的应该是新变量，坐标是经过变换过的。应该根据专业知识给予新变量以新的定义，不能直接套用原成分。
用SPSS分析的结果也应该直接显示为factor1-5，不知道作者是如何将这1—-5factor 与原来的因素对应起来的！
个人拙见，请大家探讨交流。

如下是我对作者数据进行的主成分分析结果：

作者是如何将Component1—5与原因是一一对应的？？？

[ Last edited by mike880102 on 2012-1-6 at 21:29 ]

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1楼 2012-01-06 11:44:08

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tanglang109

铜虫 (小有名气)

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★
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KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。
KMO是做主成分分析的效度检验指标之一,以前的文献中写说,KMO在0.9以上，非常合适做因子分析；在0.8-0.9之间，很适合；在0.7-0.8之间，适合；在0.6-0.7之间，尚可；在0.5-0.6之间，表示很差；在0.5以下应该放弃.