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数据质量异常

Contents

1.验证性因子分析3

2.结构方程模型SEM4

3.二元Logit回归5

4.有序Logit回归5

5.多分类Logit回归5

6.PLS回归6

7.典型相关6

8.双因素方差、三因素方差、多因素方差、协方差6

9.重复测量方差7

10.面板模型7

在进行SPSSAU分析（或其它分析软件）时，有可能出现无法得到正常结果的现象，

多数情况是由于数据间的相关关系出现问题（相关系数接近1或相关系数接近0）所致，

也有可能样本量过少所致，此3个问题为通用问题，如下表和说明：

项通用问题检查解决办法

1绝对共线性相关分析查看相关将相关系数接近1的项移出模型中

系数值是否接近1

2基本没有相关关相关分析查看相关将相关系数接近0的项移出模型中

系系数值是否接近0

3样本量太少使用频数分析检查加大样本量

第一：异常的原因

如果数据出现‘绝对共线性’，比如出现2个分析项之间出现相关系数值接近1(或

接近1)，即有完全的替代关系，但是却把2个分析项同时进行分析，则有可能出现异常

现象。除此之外，如果说2项之间基本没有相关（相关系数接近0），但此2项同时在模

型中出现，此时也很可能出现异常现象。当出现此类情况时，把相关系数接近1或0的

项移出去，再次分析即可。

如果分析的样本量非常少，比如分析样本量仅10个，但模型中有20个分析项，这

种情况很容易出现异常，因为样本量太少。如果样本量过少，首先需要查清楚原因，如

果确实是样本量过少就需要加大样本，当然也可以从模型中移出一些项后分析尝试。

第二：异常的检查

当出现数据异常时，通用有两种检查方法，一是使用相关分析查看相关系数情况（把

出现异常的模型中所有分析项都做相关分析）；二是使用描述分析查看样本量，检查当

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前分析的样本量情况有多少（有可能数据有缺失，或者筛选等导致分析样本量非常少）。

第三：异常深入检查和反馈

除上述问题外，每个方法出现异常的原因有所不同，下面会针对每个方法出现的原

因进行说明。如果依旧出现数据异常无法解决时，建议发送2项资料（1是数据，2是

操作截图）反馈到邮箱：cs@，当天会收到回复。

第四：其它

除此之外，如果数据做过虚拟哑变量设置，本应该留出一个参考项（即少放一项在

模型中），但却把哑变量全部放到回归模型中，一般都会出现异常或者奇异矩阵等。

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Contents

1.验证性因子分析3

2.结构方程模型SEM4

3.二元Logit回归5

4.有序Logit回归5

5.多分类Logit回归5

6.PLS回归6

7.典型相关6

8.双因素方差、三因素方差、多因素方差、协方差6

9.重复测量方差7

10.面板模型7

1.验证性因子分析

项可能原因检查或解决办法

0通用问题(相关系数接近1或0,样本量过少)按通用问题对应的解决办法

1使用了错误的分析方法量表题才能做验证性因子分析

2同一因子的分析项之间相关关系过弱