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spss17.0因子分析

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怎么做spss 因子 分析？关于spss中因子-2/的问题，在spss中如何用因子-2/计算各指标的权重？如何解读spss的分析结果？Spss19.0使用因子 分析的方法计算综合得分(为了比较性能，你要找到达到80%的那个因子哪个是它因子，然后抽取几个/ 。如何计算spss因子分析each因子的权重在SPSS中，主成分分析设置为-2，另外，因子 分析和主成分分析虽然原理不同，但其综合得分的计算方法是相同的 。

1、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KMO检验的统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关较强 ， 适用于因子-2/，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/122 。

2、spss19.0用 因子 分析法计算综合得分(用来比较业绩的你需要找出哪一个因子累计达到80% ， 然后根据抽取了多少个因子来计算 。在我们通过预计算知道抽取了多少个因子之后，就开始正式计算了 。找到了相邻的两列 ， 其中前一列是指单次因子方差贡献率 ， 后一列是因子累计贡献率 。也就是说，前一列的值之和等于100，下一列的值是递增的，最后一列等于100 。扩展数据主成分分析主要是一种探索性的技术 。非常有必要在分析 data之前使用分析 data，让自己对数据有个大概的了解 。主成分分析很少单独使用:因子-2/将变量表示为每个因子的线性组合 ， 而主成分分析表示主成分 。

3、spss中如何用 因子 分析计算各指标的权重?表中因子TotalVarianceExplained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、11.405，三个权重归一化后分别为52.132/(52.132 21.017 11.405)、21.017/(52.132 ) 。

4、关于spss做 因子 分析问题,在线等急用!您的样本类型小于2，因此无法使因子 分析 。只要增加你的训练集类型的数量(列数)就可以做成因子 分析 。很简单 。按照它的解释，至少需要两组数据才能做到因子 分析 ， 而你的意思是你输入了一组变量数据，所以你做不到分析，或者你输入的当前变量无法计算，程序找不到新的数据 。我觉得最起码你需要重新输入两组可以计算的变量数据 ， 还要注意描述按钮、提取按钮、旋转按钮和因子评分按钮的选项 。

5、spss 因子 分析各 因子的权重怎么计算在SPSS中，主成分分析是通过设置-1 分析中的提取方法来实现的 。如果设置的提取方法是主成分，则计算主成分得分 。另外，-1 。确定数据的权重也是data 分析的重要前提 。可以用SPSS的因子-2/的方法来确定权重 。主要步骤如下:(1)首先对数据进行标准化，这是因为不同数据的量纲不一致，所以必须无量纲化 。

(3)写出本金因子的得分和各本金因子的方程贡献率 。FJβ1j * X1 β2j * X2 β3j * X3βNJ * Xn；Fj是主成分(j1，2 ， M)，X1，X2，X3，Xn是指标 ， β1j，β2j，β3j，βnj是主成分Fj中各指标的系数得分 ， ej用来表示Fj的方程贡献率 。(4)计算指标权重 。ωi1 。KMO和巴特利特的检验结果:首先，KMO的值为0.733，大于阈值0.5，说明变量之间存在相关性，符合要求；然后巴特利特的球形测试结果 。我们只需要看看Sig..它的值是0.000，所以小于0.05 。也就是说这个数据可以是因子-2/ 。2.Common 因子Variance:common 因子Variance表是指每一个变量都可以用common因子来表示，common因子可以表示多少就是其表达式的大小 。
6、spss怎么做 因子 分析?【spss17.0因子分析】1 。首先打开SPSSAU，在右上角点击或者拖拽原始数据文件上传，2.选择高级方法>主成分，选择需要分析的题目并向右拖动 。点击“开始主成分分析”，3.可以自己设置要输出的主成分个数，而不是让软件自动识别 。4.同时可以点击保存“组件得分”或“综合得分”，以备分析后后续使用，5.完成以上操作后，可以得到分析的结果，如下图所示 ， 就完成了 。

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