如何spss因子分析 怎樣用spss做因子分析？
可以使用在線spss平臺SPSSAU進(jìn)行分析，因子分析用于探索定量數(shù)據(jù)可以濃縮為幾個方面(因子)，每個方面(因子)和題項對應(yīng)關(guān)系。因子分析步驟：
1、選擇進(jìn)階方法>>因子
2、設(shè)置輸出維度（因子）個數(shù)
3、點擊開始分析
因子分析通常有三個步驟：第一步是判斷是否適合進(jìn)行因子分析；第二步是因子與題項對應(yīng)關(guān)系判斷；第三步是因子命名。
第一步:判斷是否進(jìn)行因子分析,判斷標(biāo)準(zhǔn)為KMO值大于0.6;
第二步:因子與題項對應(yīng)關(guān)系判斷。如因子與題項對應(yīng)關(guān)系與預(yù)期嚴(yán)重不符則可考慮對題項進(jìn)行刪除
第三步：在第二步刪除掉不合理題項后,并且確認(rèn)因子與題項對應(yīng)關(guān)系良好后,則可結(jié)合因子與題項對應(yīng)關(guān)系,對因子進(jìn)行命名。
本來想給你截圖的，可是傳不上來，我就簡單說一下哈。
首先你得進(jìn)行一次預(yù)計算，選擇菜單里分析——降維——因子分析，跳出主面板，把想分析的變量選到變量框里，然后點確定。這時候輸出窗口里會只有一個或兩個圖表。其中有一個圖表是主成分的方差貢獻(xiàn)。這個圖表里你要找到兩個相鄰的列（應(yīng)該是第三列和第四列），其中前一個列指的是單個因子對方差的貢獻(xiàn)率，后一個是因子累計貢獻(xiàn)率。也就是說前一個列里邊數(shù)值相加等于100，后一個列里邊數(shù)值遞增，最后一個等于100。假如前一個列里是60,30,10，那么后一列里就是60,90,100.兩個列之間有一個和的關(guān)系。找到這兩個列以后，你要找使得累計貢獻(xiàn)率達(dá)到百分之八十的那個數(shù)。這個表的第一列是1,2,3，等等，它代表第幾個因子，比如3指的那行就包括第三個因子的方差貢獻(xiàn)率，累積到第三個因子的方差貢獻(xiàn)率這兩個數(shù)據(jù)。你要找到累計到達(dá)百分之八十的那個因子是第幾個因子，然后就按提取幾個因子進(jìn)行計算。
通過預(yù)計算知道了提取幾個因子之后，就開始正式計算。再次打開因子分析的主面板，在最右邊一共有五個選項，分別是描述，抽取，旋轉(zhuǎn)，得分，選項。這五個在預(yù)計算里邊沒有用，但是現(xiàn)在要用了。點繼續(xù)。
點擊描述，在對話框里選上初始變量分析，kmo統(tǒng)計量及bartlett球形檢驗這兩個選項，（注意，kmo和bartlett是一個選項，選項名就是很長）這一步是用來判斷變量是否適于進(jìn)行因子分析的。
點擊抽取，對話框里最上邊的方法就選主成分，分析里選上相關(guān)性矩陣，輸出選上未旋轉(zhuǎn)的因子解和碎石圖兩個選項，抽取里選擇因子的固定數(shù)目，在要提取的因子后邊填上你預(yù)計算里算出的因子數(shù)目。點繼續(xù)。
旋轉(zhuǎn)里邊選最大方差法，輸出旋轉(zhuǎn)解。繼續(xù)。
得分里邊選保存為變量，方法為回歸，顯示因子得分系數(shù)矩陣也要打上勾。繼續(xù)。
確定。
然后就可以分析結(jié)果了。
先看kmo和bartlett的結(jié)果，kmo統(tǒng)計量越接近1，變量相關(guān)性越強(qiáng)，因子分析效果越好。通常0.7以上為一般，0.5以下不能接受，就是不適合做因子分析。bartlett檢驗從檢驗相關(guān)矩陣出發(fā)，如果p值，就是sig，比較小的話，一般認(rèn)為小于0.05，當(dāng)然越小越好，就適于因子分析。
如果這兩個檢驗都合格的話，才可以去寫因子模型。
為了便于描述，假設(shè)我們有兩個因子f1，f2，
旋轉(zhuǎn)變換后的因子載荷矩陣會告訴你每個變量用因子表示的系數(shù)。比如變量x1=系數(shù)1*f1+系數(shù)2*f2，變量2以此類推。
因子得分系數(shù)矩陣會告訴你每個因子里各變量占得權(quán)重，比如f1=系數(shù)1*x1+系數(shù)2*x2+。。。
根據(jù)這個我們就能算出因子得分了。
因為之前選擇了將因子保存為新變量，所以spss會直接保存兩個因子得分為兩個新變量，
然后我們不是有一個公式嗎
總得分=因子1的方差貢獻(xiàn)率*因子1的得分+因子2的方差貢獻(xiàn)率*因子2的得分+...
根據(jù)這個公式計算一下就可以了。
用spss或者excel都可以。
希望能對你有幫助哦。
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因子分析
1輸入數(shù)據(jù)。
2點Analyze 下拉菜單，選Data Reduction 下的Factor 。
3打開Factor Analysis后,將數(shù)據(jù)變量逐個選中進(jìn)入Variables 對話框中。
4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistics欄中選擇Univariate Descriptives項要求輸出個變量的均值與標(biāo)準(zhǔn)差，在Correlation Matrix 欄內(nèi)選擇Coefficients項，要求計算相關(guān)系數(shù)矩陣，單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
5單擊主對話框中的Extraction 按鈕，打開如下圖所示的Factor Analysis: Extraction 子對話框。在Method列表中選擇默認(rèn)因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 欄中選擇默認(rèn)的Correlation Matrix 項要求從相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)求解主成分，在Exact 欄中選擇Number of Factors;6， 要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
6單擊主對話框中的OK 按鈕，輸出結(jié)果。
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【用spss做因子分析的步驟】
1、百度搜索“spss”，選擇spss19.0下載并安裝（最好下載中文破解版）。
2、雙擊“spss快捷方式“，首先在”變量視圖“下設(shè)置變量性質(zhì)。
3、然后在”數(shù)據(jù)視圖“下錄入數(shù)據(jù)信息。
4、接著點擊菜單欄的”分析“→”降維“→”因子分析“。
5、選入變量，進(jìn)行描述、抽取、旋轉(zhuǎn)、得分、選項的相關(guān)設(shè)置（以描述的設(shè)置為例）。
6、都設(shè)置好后，點擊確認(rèn)。
關(guān)于spss的效度檢驗因子負(fù)荷量怎么看
2. 在彈出的因子分析對話框中，直接確認(rèn)或選擇需要進(jìn)行分析的變量。如果沒有疑問，點擊“選項”按鈕以定制分析的具體參數(shù)。3. 進(jìn)入選項對話框后，根據(jù)需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑O(shè)置。遵循正確的配置步驟，勾選相應(yīng)的選項，并點擊“繼續(xù)”以確認(rèn)分析的參數(shù)。4. 完成上述步驟后，SPSS將生成因子分析的結(jié)果。這些結(jié)果將...
用spss做因子分析,做出來沒有KMO值和巴特利球度檢驗的結(jié)果,
在進(jìn)行SPSS因子分析時，如果輸出結(jié)果顯示相關(guān)矩陣不是正定矩陣，這通常意味著樣本量相對于變量數(shù)量較少，或者變量之間的相關(guān)性過于強(qiáng)烈。在某些情況下，這可能是由于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如異常值或錯誤的數(shù)據(jù)輸入。為了解決這個問題，可以考慮增加樣本量以確保分析的準(zhǔn)確性，或者在因子分析之前剔除一些高度相關(guān)的變量...
利用SPSS進(jìn)行因子分析,發(fā)現(xiàn)收集到的數(shù)據(jù)有負(fù)數(shù),應(yīng)該如何處理?是否會影 ...
在進(jìn)行SPSS因子分析時，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在負(fù)數(shù)，這通常是因為所選用的變量不滿足正態(tài)分布的假設(shè)。這確實可能對因子分析的結(jié)果產(chǎn)生影響，因為因子分析通常假定變量服從正態(tài)分布。若數(shù)據(jù)違反這一假設(shè)，可能需要采取以下措施之一：1. 對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使其符合正態(tài)分布。例如，可以使用邏輯斯蒂轉(zhuǎn)換或Box-Cox轉(zhuǎn)換...
如何使用spss進(jìn)行相關(guān)系數(shù)和因子分析?
1.首先打開spss,然后單擊分析菜單,然后選擇降維中的因子。2.打開因子分析窗口,將AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到變量框中。3.點擊描述按鈕,打開對應(yīng)的窗口,統(tǒng)計勾選初始解,相關(guān)系數(shù)矩陣勾選系數(shù)和KMO和巴特利特球形度檢驗。4.接著點擊提取按鈕,打開窗口并勾選分析相關(guān)性矩陣,顯示勾選未旋轉(zhuǎn)因子解和碎石...
用SPSS做因子分析,48個樣本,10個變量,KMO的值是0.522,Kmo的值太...
1. 當(dāng)使用SPSS進(jìn)行因子分析時，我們關(guān)注兩個重要指標(biāo)：KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）抽樣充分性測試和Bartlett's球形度檢驗。2. KMO值衡量的是樣本數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析，一般認(rèn)為，KMO值高于0.7表示數(shù)據(jù)非常適合進(jìn)行因子分析。3. Bartlett's球形度檢驗則用來檢驗變量間是否具有相關(guān)性，如果檢驗結(jié)果顯著，...
SPSS因子分析模型實操
包括各公因子的特征值、方差解釋比例和累計方差貢獻(xiàn)率等。此外，分析結(jié)果還包括未旋轉(zhuǎn)和旋轉(zhuǎn)的成分載荷矩陣、因子得分系數(shù)矩陣以及旋轉(zhuǎn)空間中的成分圖等。通過這些步驟和解讀，SPSS因子分析模型的實操變得清晰，幫助我們深入理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和潛在的變量關(guān)系，為后續(xù)的統(tǒng)計分析和決策提供有力支持。
用spss做因子分析,KMO值太低,能不能對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理使KMO值大于0.5?_百 ...
回歸”作為得分方法，然后點擊“繼續(xù)”。6. 在“選項”窗口中，對于缺失值處理，選擇“列排除個數(shù)”。在“系數(shù)顯示格式”部分，選擇“按大小排序”。設(shè)置完畢后，點擊“繼續(xù)”。7. 最后，點擊“確定”運(yùn)行分析。完成后，SPSS將生成因子分析的結(jié)果，包括相關(guān)性矩陣和KMO與巴特利特檢驗的統(tǒng)計結(jié)果。
spss中的因子分析與主成分分析有什么區(qū)別?
主成分分析和因子分析都是信息濃縮的方法，即將多個分析項信息濃縮成幾個概括性指標(biāo)。因子分析在主成分基礎(chǔ)上，多出一項旋轉(zhuǎn)功能，該旋轉(zhuǎn)目的即在于命名，更容易解釋因子的含義。如果研究關(guān)注于指標(biāo)與分析項的對應(yīng)關(guān)系上，或是希望將得到的指標(biāo)進(jìn)行命名，SPSSAU建議使用因子分析。主成分分析目的在于信息濃縮（...
SPSS做因子分析操作步驟及結(jié)果分析超詳細(xì)版
深入解析SPSS因子分析操作與結(jié)果詳解 在進(jìn)行SPSS因子分析時，每一步都至關(guān)重要，讓我們逐個探討:降維啟航 - 選擇“分析”菜單中的“降維”>“因子”選項，開始你的數(shù)據(jù)探索之旅。數(shù)據(jù)導(dǎo)入 - 將你的量表題目或數(shù)據(jù)拖入變量框，這是進(jìn)行因子分析的基礎(chǔ)。有效性檢驗 - 在“描述”中，務(wù)必勾選“初始解”...
如何解釋spss因子分析的結(jié)果
SPSS因子分析結(jié)果的解釋如下：首先，KMO值為0.733，大于0.5的閾值，表明變量間存在顯著相關(guān)性，適合進(jìn)行因子分析。Bartlett球形檢驗的Si八友g值為0.000，小于0.05，進(jìn)一步證實了數(shù)據(jù)的適合性。公因子方差表顯示，變量能被公因子有效表達(dá)，"提取"值普遍大于0.7，這意味著變量解釋力較強(qiáng)。一般要求大于0...
相關(guān)評說：
蓋州市正切： ______ spssau分析前勾選即可. 如果是主成分分析,綜合得分是自己算的,即factor做完之后,因子載荷矩陣下面那個帶score的的表格就是計算主成分得分的系數(shù)矩陣,將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果帶入方程式,得到各個主因子的綜合的得分; 若要計...
蓋州市正切： ______ (1)f1和f2在進(jìn)行因子分析的時候選擇scores選項中設(shè)置即可,spss會自動計算出f1和f2,無需手動計算,公式只是告訴你計算方法,不代表作者真的這么計算了.(2)是把各個指標(biāo)對綜合得分的影響系數(shù)進(jìn)行歸一化而非把主成分因子的貢獻(xiàn)率歸一化 (3)第三問如第一問 (4)在得出兩個因子的基礎(chǔ)上綜合得分=f1*f1的貢獻(xiàn)率+f2*f2的貢獻(xiàn)率 收分走人睡覺
蓋州市正切： ______ 可以自行設(shè)置因子個數(shù),比如研究項有20個,預(yù)期分為5個因子,spssau上可以主動設(shè)置因子個數(shù)為5個.如果不知道因子個數(shù)為多少個,就讓spssau自動輸出因子個數(shù),它的原理是結(jié)合特征根大于1作為標(biāo)準(zhǔn)輸出因子個數(shù).
蓋州市正切： ______ Rotated Component Matrix,就是經(jīng)轉(zhuǎn)軸后的因子負(fù)荷矩陣,當(dāng)你設(shè)置了因子轉(zhuǎn)軸后,便會產(chǎn)生這結(jié)果.轉(zhuǎn)軸的是要得到清晰的負(fù)荷形式,以便研究者進(jìn)行因子解釋及命名.SPSS的Factor Analysis對話框中,有個Rotation鈕,點擊便會彈出...
蓋州市正切： ______ 因子分析算是spss高級進(jìn)階的內(nèi)容了,一般缺少統(tǒng)計基礎(chǔ)的人很難理解因子分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),導(dǎo)致在數(shù)據(jù)分析的時候忽略很多細(xì)節(jié),導(dǎo)致錯誤的發(fā)生.在因子分析中最容易發(fā)生的一個錯誤就是某些變量的因子載荷出現(xiàn)負(fù)數(shù)而沒有對其進(jìn)行處理,...
蓋州市正切： ______ 如何用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析郭顯光摘要文章指出《統(tǒng)計分析軟件SPSS/PC+》中主成分分析舉例中的一處錯誤,比較了主成分分析和因子分析的異同,進(jìn)而指出用SPSS軟件不能直接進(jìn)行主成分分析.作者根據(jù)主成分分析和因子分析的關(guān)...
蓋州市正切： ______ 在降維模塊中處理,選擇因子旋轉(zhuǎn)方法之后即可.(南心網(wǎng) SPSS探索性因子分析)
蓋州市正切： ______ 在SPSS當(dāng)中,有個因子分析,可以通過因子分析最后得到各個因子在每一個項目上的得分,保存這個得分作為新的變量.然后用新變量再去做回歸分析就可以了.
蓋州市正切： ______ 進(jìn)行因子分析的前提條件是,各變量之間應(yīng)該低度相關(guān). 因子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測量到的變量中的一些更基本的,但又無法直接測量到的隱性變量.因此因子分析的首要前提就是各個變量之間應(yīng)該具有一定的相關(guān)度,不要求...
蓋州市正切： ______ 在SPSS中有專門的因子分析模塊,主成分分析不需要因子旋轉(zhuǎn),因子分析則需要.(南心網(wǎng) SPSS數(shù)據(jù)分析)
