spss因子分析，spss怎么分析数据？

访客2024-05-07 15:14:4829

spss中的因子分析要怎么做。

录入数据，把数据导入SPSS软件中。单击分析(A)，选取降维，点击因子分析。将需要的分析变量导入放到变量中。

因子分析SPSS操作步骤点击分析→降维→因子分析描述选项选取 KMO，原始结果，系数。如下图所示。抽取选项选取主成分，相关性矩阵，另外要么选取特征值大于1 ，要么选取因子固定个数（自己定义）。

补充说明：如果研究人员并没有预设维度。而选取默认选项，SPSSAU默认以特征根大于1作为标准。当然因子分析通常需要综合自己的专业知识综合判断，即使是特征根值小于1，也一样可以提取因子。

也需要对该分析项进行删除处理。第三步：因子命名。在第二步删除掉不合理题项后，并且确认因子与题项对应关系良好后，则可结合因子与题项对应关系，对因子进行命名。可以使用SPSSAU快速进行因子分析。

选取进阶方法因子设置输出维度（因子）个数点击开始分析因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。

问题一：用SPSS已经做出了因子分析，那么具体的分析结果应该怎么看呢？ 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。

『One』，录入数据，把数据导入SPSS软件中。单击分析(A)，选取降维，点击因子分析。将需要的分析变量导入放到变量中。

『Two』，首先在自己的电脑上打开spss，之后再这个软件上依次点击“分析—一般线性模型——单变量”。点击完单变量随后，这时候就出出现“单变量”窗口。将“卵泡刺激素FSH”放入“因变量”列表。

『Three』，因子分析SPSS操作步骤点击分析→降维→因子分析描述选项选取 KMO，原始结果，系数。如下图所示。抽取选项选取主成分，相关性矩阵，另外要么选取特征值大于1 ，要么选取因子固定个数（自己定义）。

导入数据文档：点击工具栏中的“打开数据文档”按钮，导入需要进行数据检验的问卷。随后，点击菜单栏中的“分析”选项卡。降维——因子：在“分析”选项卡的下拉列表中，依次点击“降维——因子”命令。

碎石图同时可结合碎石图辅助判断因子提取个数。当折线由陡峭突然变得平稳时，陡峭到平稳对应的因子个数即为借鉴提取因子个数。实际研究中更多以专业知识，结合因子与研究项对应关系情况，综合权衡判断得出因子个数。

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-选取 KMO和球形检验点击提取-方法选取主成分-同时勾选碎石图特征值这里一般是大于1，然后因子数可以按照自己的需求加。

spss主成分分析法详细步骤：打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。如图1所示：打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。

『One』，使用spss计算各指标权重的方法是：将指标的各个数据无量纲化，并对无量纲化的数据通过方差最大化旋转进行因子分析即可计算出各指标的权重。

『Two』，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3759%，2061%，旋转后累积方差解释率为6820%。

『Three』，首先需要选取分析-回归分析-线性回归。下面选取打开其中的对话框。然后将需要计算权重的变量选入。然后打开统计量对话框，里面有计算权重的方法。下面可以选取共线性诊断，就可以自动生成权重了。

SPSS单因素方差分析因子不显示很多用户在使用SPSS对多组数据进行单因素方差分析时，会出现分析因子不显示问题，就如下图，在分析窗口的左侧列表区域并没有显示“组别”分析因子。

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，二为回归分析结果。

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因子分析的结果可以从以下几个方面解释：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。

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。

『One』，李克特量表呈现出的不只是简单的“是/否”的通过李克特量表可以反映出被调查者对某事物或主题的综合态度，因而被广泛用于衡量态度和意见。

『Two』，因子分析几乎可以等同于主成分分析，本质就是PCA降维，因子数太多减少因子数。

『Three』，问题一：用SPSS已经做出了因子分析，那么具体的分析结果应该怎么看呢？ 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。

『Four』，同时几个题表示一个维度。比如想要将“我在工作中能获得成就感”、“我可以在工作中发挥个人的才能”这两题合并成一个维度（影响因素），可以通过SPSSAU的【生成变量】功能计算均值，生成新的变量用于后续分析。

『Five』，因此，因子分析不会分批放维度。相反，因子分析将所有变量作为一个整体进行分析，并将它们归纳为更少的未观察到的变量，即因子。因子分析的结果通常是一组因子载荷，这些载荷表示每个变量与每个因子之间的关系程度。

Tags：