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如何做因子分析

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KMO指数如何适用于因子 分析？如何用spss输入数据因子 分析1？结构效度分析 ， 常用的方法有两种:探索性因子-1/，证实性因子 。可以做因子 分析，因子 分析，把条目，比如20句话，浓缩成5个关键词，因子 分析各自独立因子，因子 分析结构效度 ， spssau能做到因子 分析 。

1、SPSS提取出两个 因子之后再怎么做相关 分析?主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指标)，也可以用来处理共线性 。因子 分析各自独立因子 。KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关较强，适用于因子 分析，球面检验P小于0.001，说明变量之间存在相关性 。第二个表是common，表示每个变量所包含的原始信息可以被common 因子提取的程度 。根据你的数据，有两个常见的因子提取出来的，第三表是指两个提取出来的主成分的比较能说明差异的，第四表是主成分表达式，第五表是/120 。

2、spssau可以做 因子 分析吗,怎么操作?您可以自行设置因子的号码 。比如研究项目20个 ， 预计分成5 因子，可以在spssau上主动设置因子的编号 。如果不知道因子 numbers是多少，让spssau自动输出因子 numbers 。其原理是将大于1的特征根组合为标准输出因子 numbers 。可以做因子 分析 ， 因子 分析，把条目，比如20句话，浓缩成5个关键词 。同样，研究项有20个问题 ， 也可以浓缩成5项 。

因子 分析有以下注意事项:因子的编号可自行设定 。比如有20个研究项目，预计分成5 因子 ， 在spssau上可以主动设置-0 。如果不知道因子 numbers是多少，让spssau自动输出因子 numbers 。其原理是将大于1的特征根组合为标准输出因子 numbers 。因子 分析关键指标:KMO值和巴尔特球面检验 。如果KMO值大于0.7，并且通过了黄油球测试 ， 则说明适合因子 分析，如果KMO值大于0.6 ， 则基本满足因子 分析的前提条件 。

3、进行 因子 分析的前提条件是各变量之间应该怎么做本来想给你截图，但是上传不了 。我就简单说一下 。首先你要做一个预计算 ， 在菜单中选择分析降维因子 分析，跳出主面板，在变量框中选择变量to 分析 ， 然后点击确定 。此时，输出窗口中将只有一两个图表 。其中一个图表是主成分的方差贡献 。在这个图表中，你要找到两个相邻的列(应该是第三列和第四列)，其中前一列是指单个的贡献率因子方差，后一列是因子累计贡献率 。

【如何做因子分析】如果前一列是60 ， 30，10，那么下一列是60，90 ， 100 。这两列之间存在求和关系 。找到这两列后，你要找到使累计贡献率达到80%的那一列 。这个表的第一列是1，3，以此类推，代表第一个因子 。例如，用3表示的行包括第三个因子的方差贡献率，并累加到第三个因子的方差贡献率 。你得找出哪个因子是哪个因子累计到80%，然后根据因子提取的个数计算 。

4、怎样用SPSS做 因子 分析表中因子变量解释贡献率，见各委托人的方差贡献率因子(InitialEigenvalues一栏下的方差百分比) 。比如图中三个主体因子的权重分别为52.132、21.017和11.405 ， 三个权重归一化后分别为52.132/(52.132 21.017 11.405)和21.017/(52.132 ) 。

5、关于spss效度 分析, 因子 分析结构有效性 。因子 分析意为研究从变量组中提取共性的统计技术因子 。因子 分析最早是由英国心理学家CE Spearman提出的 。他发现学生各科成绩之间存在一定的相关性，一科成绩好的学生往往其他科成绩更好，从而推断是否存在某些潜在的共性因子，或者是某些一般性的智力条件影响了学生的学习成绩 。因子 分析我们可以在众多变量中找到隐藏的代表因子 。

效度可分为三类:内容效度、标准效度和结构效度 。内容效度:检验问卷内容是否符合研究目的和要求 。效标效度:指问卷测量结果与效标的相关程度 。结构效度:研究实际测量结果与理论的一致性 ， 即结果是否真正测量了假设(建构)理论 。其中因子与被测项目的对应关系是否符合预期可以用来判断其是否具有良好的结构效度 。结构效度分析，常用的方法有两种:探索性因子-1/，证实性因子 。

6、KMO指标如何应用于 因子 分析中?KMO为主要成分分析 KMO0.9非常适合做因子分析:0.80 . 9之间:0.70.8之间:0.60.7之间 。操作方法如下:1 。首先打开分析的SPSS文件或导入数据，选择对应的数据并打开 。2.接下来，在“分析”的“降维”中选择“因子” 。3.在弹出的界面中 ， 选择需要分析的变量，放入右边的变量框中 。
7、如何用spss做 因子 分析1输入数据 。2: 00分析下拉菜单 ， 并选择数据缩减下的因子，3打开FactorAnalysis后，逐个选择数据变量 ， 进入变量对话框 。4单击主对话框中的描述按钮，打开因子分析:描述符子对话框 ， 选择统计列中的UnivariateDescriptives项，输出变量的均值和标准差，选择CorrelationMatrix列中的系数项 ， 计算相关系数矩阵，单击继续按钮 ， 返回因子分析主对话框 。

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