主成分因子分析為什么是負數？spss進行數據標準化后會出現負值是正常的啊，要不怎莫叫標準化啊spss主成分是幫你手動標準化的區(qū)間性指標是什么？區(qū)間型指標是期望其取值以落在某個區(qū)間內為最佳的位置的指標。

主成分因子分析為什么是負數？

spss進行數據標準化后會出現負值是正常的啊，要不怎莫叫標準化啊spss主成分是幫你手動標準化的

區(qū)間性指標是什么？

區(qū)間型指標是期望其取值以落在某個區(qū)間內為最佳的位置的指標。

我們在并且指標的處理，如主成分分析、獨立成分分析或綜合評價時，沒法簡單地形象的修辭公式或模型，要先將各指標通過標準化處理，自由變化成無量綱的指數化數值或分值，再聽從一定的方法進行算出。

主成分方差計算？

spss標準化系數計算公式

公式為：（第一主成分方差x100xC8第二個主成分方差x100xD8）/(第一主成分方差第二主成分方差

數據清洗分別解決數據中的哪些問題，如何解決？

數據清洗目的比較多有：

①可以解決數據質量問題；

②讓數據更適合我做挖掘點；

數據清洗是對數據審查過程中發(fā)現自己的的確錯誤值、缺失值、十分值、可疑人數據，建議選用肯定會方法接受“可以清洗”，為后續(xù)的數據分析做準備。

數據準備的方法有：

①數據數值化

對未知各種不同格式的數據形式的原始數據，對其采取參與標準化操作。對字符串取值，聽從ANSI碼值求和得到字符串的值，假如值太大，取一個適當地的質數對其求模。

②標準化normalization

對整體數據進行輸入特征工作，借用min-max標準化方法將數據都映射到一個委托的數值區(qū)間。

③數據降維

原始數據修真者的存在很多維度，不使用主成分分析法對數據的相關性分析來降底數據維度。

④數據完整性

數據完整性除開數據缺失補數據和數據去重；

最后的神數據的方法有：

1.身份證件號碼推算出來性別、籍貫、出生日期、年齡（以及但不認知局限）等信息最后的神；

2.按照前后數據推衍；

3.真的補不全的，對數據通過別除。

數據去重的方法有：

1.用sql或者excel“祛除重復一遍記錄”去重；

2.按規(guī)則去重，匯編語言一系列的規(guī)則，對重復一遍情況復雜的數據接受去重。

用SPSS作因子分析，數據為什么要標準化？

不標準化很有可能會的原因不同列的數據本身的大小差異影響不大結果例如一列重量數據的范圍可能全是幾g，數據全是個位數，然后再一列數據的計量單位是m，但求實際值全是0.0001起的，只不過主成份分析時，只考慮到數據，未把計量單位考慮進去，這樣的話兩列數據的大小差異比較大，會影響不大結果，所以對數據通過當然的標準化處理，使所有列的數據范圍都在異號1之間，那樣的話可以盡量減少數據差異的影響