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如何用spss做因子分析法

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如何用spssHow tospss因子Analyze for Weight使用spss进行主成分分析时，原始变量默认是标准化的 。首先在spss中输入要分析的变量，然后分析→数据约简→因子 。
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 。因子分析结果独立因子 。KMO检验统计量在0.7以上 ， 说明变量之间的偏相关较强，适合因子分析，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比较能说明差异的 ， 第四表是主成分表达式 ， 第五表是/122 。
2、6.SPSS基本使用: 因子分析 因子分析几乎等同于主成分分析，其本质是PCA降维 。因子号码过多减少因子号码 。例子如下:先导入老师给的数据，然后点击分析降维因子分析点击描述按钮选择KMO和球面检验点击提取方法选择主成分并查看砾石图特征值，这里一般大于1 ， 然后可以根据自己的需要添加因子 number 。一般选择最大方差法作为轮换法 ， 查负荷图，迭代次数选择30次 。在实践中，可能旋转的次数不足以产生结果，因此我们将检查迭代的次数 。
3、 因子分析方法问题1: 因子统计分析中的因子，如何确定因子、砾石图、特征根的累积贡献率 ， 很多问题2:主成分分析与因子分析的区别？因子分析与主成分分析的异同:原始数据标准化；消除了原指标的相关性对综合评价造成的信息重复的影响；构建综合评价所涉及的权重是客观的；在信息损失很小的前提下，减少了评估工作量 。Public 因子比主成分更容易解释 。因子分析的评价结果不如主成分分析准确；因子分析比主成分分析计算量更大，主成分分析只是变量变换，而因子分析需要构造因子模型 。
问题三:因子 分析法的分析步骤分析中有两个核心问题:一是如何构造因子变量；二是如何命名和解释变量因子 。所以因子分析的基本步骤和解决方法都是围绕这两个核心问题展开的 。(一)因子分析往往有以下四个基本步骤:(1)确认待分析的原始变量是否适合因子分析 。(2)结构因子变量 。
4、 spss19.0用 因子 分析法计算综合得分(用来比较业绩的【如何用spss做因子分析法】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 。扩展数据的主成分分析主要是一种探索性技术 。对于分析师来说，在进行多元数据分析之前对数据进行分析是非常必要的，这样才能对数据有一个大概的了解 。主成分分析很少单独使用:因子在分析中 ， 变量表示为每个因子的线性组合 。在主成分分析中，主成分表示为变量的线性组合，主成分分析侧重于解释变量的总方差 ， 而因子 analysis侧重于解释变量之间的协方差 。

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