因子分析的结果如何解读
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：最大方差是关键，否则可能影响KMO的计算。确保“最大方差”选项已启用。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....
答：KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，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...
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：电脑：华为MateBook14 系统：Windows10 软件：spss1.0 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：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 提取因子后因子方差的值均很高,表明提取的因子能很好的描述这 5 个指标。 方差分解表表明,默认提取的前两个因子能够解释 5 个指标的 93.4%。碎石图表明,从第三个因子开始,特征值差异很小。综上,提取前两个因子。 结果解读:因子...
答：Bartlett球形检验的结果解读如下：1. 如果相关矩阵是单位矩阵，即各变量间完全独立，则因子分析无效。2. 当SPSS的检验结果显示p值小于0.05时，表明各变量之间存在显著相关性，因子分析是有效的。3. KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球形度检验中，KMO检验统计量衡量变量间的简单相关系数与偏相关系数。
答：看lr统计量对应的p值
答：因子分析的优势便显现出来。它提取的因子更具可解释性，为理解数据背后的结构提供了清晰的路径。在SPSS中解读碎石图，既要考虑图形中的趋势，又要结合方差解释，才能做出科学、精确的因子选择。通过灵活运用这些工具，我们能更深入地洞察数据的内在关联，让复杂的数据分析过程变得更加直观和高效。
网友评论：
文绿18194358074：
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! -
31270叶骂
： 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.
文绿18194358074：
在spss中怎样解释因子分析结果 -
31270叶骂
： 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
文绿18194358074：
如何解释spss因子分析的结果
31270叶骂
： 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.
文绿18194358074：
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? -
31270叶骂
： 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
文绿18194358074：
因子分析后,如何分析各因子对目标变量的贡献? -
31270叶骂
： 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...
文绿18194358074：
已经用spss做出了因子分析,具体的结果应该怎么写. -
31270叶骂
： 可以查看在线版spssau的智能文字分析,里面有对指标的说明和结果的智能解读
文绿18194358074：
spss 因子分析中 如何解释主因子的含义 -
31270叶骂
： 主因子的含义解释是需要结合专业的,这个是跟统计学本身无关的. 你要看主因子中所包含的几个指标,这几个指标背后代表的含义,所反映的问题,或者说是反映了主要的什么问题.然后再进行解释. 通俗点说就是像语文里面的要根据几个句子来浓缩这几个句子背后的一个主旨,好与坏全凭个人修炼程度了,没什么固定标准
文绿18194358074：
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 -
31270叶骂
： 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
文绿18194358074：
问spss的因子分析 -
31270叶骂
： Rotated Component Matrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵,当你设置了因子转轴后,便会产生这结果.转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名.SPSS的Factor Analysis对话框中,有个Rotation钮,点击便会弹出...
文绿18194358074：
用spss软件做的因子分析得到的结论都是什么意思KMO 和 Bartlett 的检验\x05取样足够度的 Kaiser - Meyer - Olkin 度量.\x05.674Bartlett 的球形度检验\x05近似卡... -
31270叶骂
：[答案] KMO 和 Bartlett 的检验是为了检验是否适合做因子分析,一般来说KMO的值越接近于1越好,大于0.5的话适合做因子分析,你的KMO值是0.674大于0.5.Bartlett 的检验主要看Sig.越小越好,你的接近于0.由此可以得出,你的数据适合做因子分析. 第二...
