众文网1.主成分分析中,只提取一个成分并且累计贡献率只有50%该怎么办
因素分析的主要目的还是简化题目的结构，把多数单个的题目进行归类，归为少数几个因子，所以在spss里面因素分析在降维菜单下。因此，因素分析最主要的还是要用最少的维度来贡献最多的变异，这应该才是最主要的标准。即便贡献率超过85%，也要看：第一，是否产生了过多的维度，维度过多因素分析就意义不大了；第二，是否有些维度的贡献率偏低，贡献率偏低的话不要也罢。
事实上对于做研究，40%的累积贡献率已经算是可以接受，50%以上就可以作为实际应用的标准了。倒是85%显得过于严苛。当然如果能达到这个水平且维度少，每个维度的贡献率又都比较高，那就很理想。
spss做因素分析选取主成分个数的标准一般就是两个：第一是特征值，大于1的提取出来，这只是个大概；第二是参考碎石图，看看碎石图拐点出现的位置，看看图从什么地方开始趋于平缓。综合这两点，然后再看看累积贡献率是否合适，就可以完成成份的选取。
2.主成分分析与因子分析有什么作用
这问题牛啊，我不懂：这是我从百度百科里面抄的：主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。
因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。
因素分析法（），又称指数因素分析法，是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法、定基替代法。因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。
使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。
其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。
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