為什麼這篇KMO SPSS鄉民發文收入到精華區：因為在KMO SPSS這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者hanann (啥？ N)看板Statistics標題Re: [問題] SPSS因素分析中的...
※ 引述《hanann (啥？ N)》之銘言：
附上一些可能有關的資訊：樣本資料很少，每個自變數只有六個樣本，但有將近20
個自變數，且共線性問題嚴重
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◆ From: 59.127.61.176
※ 編輯: hanann 來自: 59.127.61.176 (07/08 22:18)
→ JKY:你自己都說樣本數太少了阿... 07/08 22:19
→ hanann:啊？所以真的是樣本數過少這個原因嗎？ 先感謝您的回覆 07/08 22:25
→ yhliu:找出造成 correlation matrix 奇異的變數, 剔除之. 07/09 09:30
→ yhliu:剔除一個可用其他變數完全解釋的變數, 不會影響因素分析結果 07/09 09:31
感謝上面兩位先進不吝賜教，給小弟解決問題的方向
小弟對矩陣的涉獵不深，但經過幾次試誤後，
認為造成非正定矩陣的原因並非是由於少數自變數引起奇異矩陣
因為在二十個自變數中，只要任抓六個以上自變數就會非正定；但任抓五個即沒這現象
不過若隨意增加幾筆假的樣本數，即可解除上一行的現象
因此小弟大膽假設問題本身是如同一樓所言，樣本數過少所導致
既然如此，又因故無法增加樣本數或改變研究題材
請問下面變通方式何者相對較具邏輯或較為可行？
1 。將二十個自變數依種類分為四~五群，分批進行kmo檢定後
刪除表現不佳的自變數或自變數群，然後全部合在一起跑主成份分析
(此時應無法求出整體的合適定檢定)，再做迴歸
2 。將二十個自變數依種類分為四~五群，分批進行kmo檢定後
刪除表現不佳的自變數或自變數群，然後每一群找出子群的主成份
再做迴歸
3 。不分類直接做主成份分析，並於研究內容說明因樣本數過少無法做合適定檢定
以上問題，麻煩各位，再次感謝!!
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※ 編輯: hanann 來自: 59.127.61.176 (07/09 12:19)