spss因子分析结果怎么看
答：如果使用因子分析的目的在于计算权重，此时可使用旋转后方差解释率值计算主成分权重。比如提取2个因子，旋转后的方差解释率分别是39.759%，24.061%，旋转后累积方差解释率为63.820%。
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：最佳答案：1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“降维”|“因子分析”命令2、选择进行信度分析的变量。或者是:Step1：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；step2：选择【效度分析】；step3：查看对应以上就是spss效度分析结果解读的全部过程，看完之后大家应该非常清楚了，但是在...
答：一般提取特征根大于1 的，累计方差贡献率要大于70
答：1、打开SPSS的相关窗口，需要在分析那里点击描述统计中的探索。2、下一步如果没问题，就根据实际情况进行设置。3、这个时候直接勾选绘制对话框那里的带检验的正态图，并确定继续。4、这样一来会得到图示的结果，即可实现因子分析中的碎石图看分几个因子了。
答：第一个表，KMO=0.602，KMO大于0.7才适合进行因子分析。第二个表，叫共同度，是说被提取的信息量，比如第二个数0.69，说明主成分提取了c2的69%的信息。第三个表，最重要的，提取了一个主成分，即一个因子。最后一个数是48.9%，也说明不适合做因子分析，因子分析一般要求累计提取信息量在85%...
答：从上表可知：累积方差解释率值为78.213%，说明提取出来的4个因子可以提取出总共11项中78.213%的信息量，而且四个因子的方差解释率（信息提取量）分别为：21.407%，21.277%，20.807%和14.723%。信息提取量分布较为均匀，综合说明本次因子分析结果良好。补充说明：如果研究人员并没有预设维度。而...
答：因子1与因子2所代表的因子载荷系数 ΔR2代表r2改变量，属于调节效应范畴 0.3左右代表的拟合度偏低
答：指导我们面对这些问题。（解决效度分析中的难题）在实践中，我们通常会经历预调研阶段，通过小样本测试调整问卷，确保效度的准确性。无论预调研还是正式调研，都要进行持续的效度检验，以保证研究结果的可信度。（严谨的分析过程）总的来说，SPSS效度分析是一个循序渐进、精益求精的过程，...
答：因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量。每一个变量在3个因子里面都有分量，在谁的分量最大，就归于哪个因子。所以你就可以判断哪些因子包含哪些变量了。因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分析法，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的...
网友评论：
海览18053323866：
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! -
52918柏应
： 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.
海览18053323866：
SPSS多因素分析的结果怎么看?先看什么 -
52918柏应
： 主要是看显著性值,也即sig.值或称为p值. 前一个方差表是总体的. 自由度df=2,也即是2+1=3个处理,正好对应多重比较的1,2,3处理. 一般以0.05作为显著性判定标准. 组间显著性值为0.003<0.05,说明3个处理间是有显著性差异的. 但是...
海览18053323866：
在spss中怎样解释因子分析结果 -
52918柏应
： 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
海览18053323866：
怎么解读SPSS做出的主成分分析结果 -
52918柏应
： 主要看1.方差解释表里的累积方差贡献率,以此确定主成分,一般都是>=85%. 2.主成分载荷矩阵. 你可以参考SPSS教材,里面有结果分析说明
海览18053323866：
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? -
52918柏应
： 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
海览18053323866：
如何利用SPSS做因子分析等分析 -
52918柏应
： 原发布者:szfutong 我就以我的数据为例来做示范,仅供参考一、信度分析(即可靠度分析)1.分析——度量——可靠度分析图12.然后就会弹出上图1的框框.在这里,你可以对所有的问题进行可靠度分析,如果是这样,那你只需要选中所有的...
海览18053323866：
SPSS做主成分的结果怎么看? -
52918柏应
： 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.
海览18053323866：
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 -
52918柏应
： 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
海览18053323866：
问spss的因子分析 -
52918柏应
： 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...
