因子分析得分结果解读
答：1．KMO和Bartlett的检验结果解释；首先是看KMO的值，确定变量之间是否是存在相关性的，然后是分析Bartlett球形检验的结果。2．公因子方差解释；公因子方差表的意思就是，每一个变量都可以用公因子表示，而公因子表达的大小就是公因子方差表中的“提取”。“提取”的值越大说明变量可以被公因子表达的越好...
答：首先，导入数据并选择“分析”-“降维”-“因子分析”，选择所有43个题项。在进行因子分析前，需进行KMO和巴特利特球形度检验，确保数据适合分析。接着，设置“最大方差法”旋转方法，选择系数大于0.5的题项作为有效维度。结果显示，KMO值为0.937，表明数据适合，累积方差解释超过60%，说明8个维度能较好...
答：计算因子得分 - 如果需要，选择“得分”并保存变量，生成“因子得分系数矩阵”。在“选项”中，设置“禁止显示小系数”以简化后续分析。深入结果解读因子分析揭示变量间的内在关联。比如：KMO与巴特利特检验 - 巴特利特球形检验值为3960.473，P值为0，显示出显著相关性差异，KMO值为0.844，证实数据适合进行...
答：1、选择分析的数据。2、选择菜单【分析】－【降维】－【因子分析】。3、打开对话框，将相关变量选入到变量栏中。4、击得分按钮，选中保存为变量和显示因子得分系数矩阵。5、打开描述选项，选择如下。6、打开选项按钮，选择如下。7、确定，结果如下。
答：适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个表格是指提取的俩个主成分能解释差异的比列，第四个表格是主成分表达式，第五表格是因子得分公式。
答：成分矩阵的结果解读：指成分得分系数矩阵，用来计算公共因子得分，两者综合得出权重。SPSS中的因子分析有三个矩阵：成份矩阵（未旋转）、旋转后的成份矩阵和成份得分矩阵，前两个就是我们俗称的因子载荷矩阵，只是一个旋转，一个不旋转而已。主成分分析中，没有旋转后的成份矩阵，因此只有成份矩阵和成份得分...
答：从而得到因子得分。因子得分作为变量保存,对于以后深入分析很有用处。 结果解读:验证数据是否适合做因子分析 参考kmo结果,一般认为大于0.5,即可接受。同时还可以参考相关系数,一般认为分析变量的相关系数多数大于 0.3,则适合做因子分析; KMO=0.575 检验来看,不是特别适合因子分析,基本可以通过。 结果解读:因子方差表 ...
答：『提取』按钮内勾选未旋转因子解，碎石图根据需要勾选。默认选择基于特征值，但有的时候，需要强制提取固定数目的公因子数据，那么需要勾选下方的因子的固定数目。『旋转』按钮内，默认是无，若需要旋转，一般勾选最大方差法。『得分』『选项』根据需要再单独设置。3、结果解读。
答：数据通过主成分分析得到四个维度，此案例的主要目的是研究上述四个维度对于公司盈利的影响，最终得到结论。将得到的成分得分利用SPSSAU标题处理进行命名，四个分析项作为线性回归的自变量，盈利能力下的三个指标作为因变量，重复进行三次线性回归，并进行对结果描述，回归结果描述分为两大部分，一为中间分析过程...
答：修订版MBTl的97个题目因子分析结果相当满意。在4个维度上，各题目最大负荷值落在各维度的主因素上分别占93.75%，80.76%，72.72%和84.00%。次级负荷值落在各维度主因素上则分别为6.25%，11.52%，9.00%和16.00%；只有6个题目的最大和次级负荷值均未落在主因素上，仅占总题数的6.17%，...
网友评论：
牟邢17350307146：
在spss中怎样解释因子分析结果 -
12516壤炉
： 因子分析最主要的是 维度或主成份的概括,需要专业知识和一定的总结能力
牟邢17350307146：
在SPSS的因子分析中,得到的结果如图,我该怎么解释呢?数据可用吗? 新手上路,请大侠指点! -
12516壤炉
： 这个图显示前6个因子可以解释全部变量的81%多,可以取6个因子.
牟邢17350307146：
spss因子分析结果中因子得分是什么意思 -
12516壤炉
： 一个因子通常包括很多个子项,因子得分是指这些子项按照一定的加权规则(spss自行定义的)计算出来的数值.希望能帮到您!
牟邢17350307146：
spss想检验效度,用因子分析出的几个结果怎么看?怎么解释我的问卷的效度? -
12516壤炉
： 因子分析的 KMO和球检验 可以用来说明有结构效度 然后具体的问卷结构就可以从因子载荷中得出
牟邢17350307146：
如何解释spss因子分析的结果
12516壤炉
： 首先要说明的是,因子分析是用来降维的. 比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学上的矩阵变换思想. 而在实际运用过程中,如果只有5个因素,(也就是你所说的因子)那因子分析这部分就不需要了. 因子分析的结果很好解释,只是方法选的如果有问题,解释的再好也没有意义.
牟邢17350307146：
如何利用因子分析的排名进行分析 -
12516壤炉
： 你通过因子分析 中一个选项 保存因子得分,之后会在原数据最后保存生成3列因子得分,假设为a1 a2 a3 代表3个因子然后根据因子分析得出三个因子的特征根值,分别计算粗3个因子的权重,分别为各自的特征根值/三个因子特征根值之和. 然后综合因子得分=a1*对应权重+a2*对应权重+a3*对应权重之后就根据综合因子得分进行大小排名 就这样出来了
牟邢17350307146：
因子分析后,如何分析各因子对目标变量的贡献? -
12516壤炉
： 不知道对于你的因子分析是分析什么东西的对于因子分析,如果不用逐步回归法的话,主成分回归法也可以,这样既可以确定了你的因子数目,还可以看出各个因子之间的重要性,如果权重大的话,则这个变量贡献就大……对于自变量对于因变...
牟邢17350307146：
如何解读spss的分析结果?其中,因子分析和主成分分析的差别在哪里 -
12516壤炉
： 这个不能说此次分析就是失败的,应该说是你的变量或者说是问卷设计有问题 当然也可以不一定参照必须要大于0.5,但是常规的都是这样参照的这个因子载荷低有可能是问卷变量设计问题,有可能是数据采集质量有问题 如果是第一个问题的话 你可以先进行下问卷题目调整,比如删减部分题目再尝试,当然不是随意删减的,而是根据项目分析的相关指标来进行. 如果是数据质量问题 你可以尝试着删除部分变量再试一下如果两种方法都不行了,只能说明你的变量设计完全有问题或者数据完全不行 只能重做
牟邢17350307146：
SPSS做主成分的结果怎么看? -
12516壤炉
： 你好,应该看Rotated Component Matrixa,这张是旋转后的因子载荷矩阵,同一成分的因子回排在一起.可以用因子贡献率代表权重.
牟邢17350307146：
对自变量做因子分析,可以将因子分析的主成分与因变量做相关分析吗?得出的结果可以说明主成分所解释的自变量与y之间的相关关系吗? -
12516壤炉
：[答案] 可以解释 但是一般使用主成分与因变量y进行 回归分析的比较多 通过这种回归分析 可以更加清晰的看出之间的关系
