可以使用在線spssau完成因子分析，可結合幫助手冊的案例懂的更快。 通常有三個步驟：第一步是判斷是否適合進行因子分析;第二步是因子與題項對應關系判斷;第三步是因子命名。 第一步:判斷是否進行因子分析。 主要看KMO值大小，一般KMO值大于0.6說

SPSS因子分析運用在不同的行業中，專門從事行業數據收集整理和分析，并對數據做出行業研究評估和預測。那SPSS的使用方法呢

方法

先錄入數據，把數據導入SPSS軟件中，

因子分析 1輸入數據。 2點Analyze 下拉菜單，選Data Reduction 下的Factor 。 3打開Factor Analysis后,將數據變量逐個選中進入Variables 對話框中。 4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistic

單擊“分析（A)"選擇”降維“，點擊”因子分析“。

因子分析是尋找隱含在多變量數據中無法直接觀察到的公因子的一種多元統計分析方法。其目的就是要通過對多元變量觀察數據的分析，找出支配多個指標間相互關系的少數幾個彼此獨立的公因子，并通過建立起公因子與原變量之間的數量關系來預測公因子

將需要的分析變量導入放到“變量”中。

SPSS因子分析實例操作步驟SPSS因子分析實例操作步驟實驗目的：引入2003~2013年全國的農、林、牧、漁業，采礦業，制造業電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，建筑業，批發和零售業，交通運輸、倉儲和郵政業7個產業的投資值作為變量，來研究其對全

可以選擇“描述”，“抽取”，“旋轉”，“得分”中的統計量等，選擇需要得到的分析對象。

因子分析 1輸入數據。 2點Analyze 下拉菜單，選Data Reduction 下的Factor 。 3打開Factor Analysis后,將數據變量逐個選中進入Variables 對話框中。 4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistic

旋轉：抽取最大方差法

1．KMO和Bartlett的檢驗結果： 首先是KMO的值為0．733，大于閾值0．5，所以說明了變量之間是存在相關性的，符合要求；然后是Bartlett球形檢驗的結果。 在這里只需要看Sig．這一項，其值為0．000，所以小于0．05。那么也就是說，這份數據是可以進

將保存為變量勾選，顯示因子得分系數矩陣勾選，點擊確定即可

因子分析時候 有個選項 里面 是選擇保存 因子得分然后在原始數據的最后面就會有幾列新的數據出來 其中就包括了你提取出來的幾個主因子的得分然后你要求相關 就是把新出來的幾列因子得分之間就好了，但是 提取出來的因子之間是沒有相關性的，所以

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spss因子分析的結果中哪一項是因子載荷值

因子分析完了有個方差表，可以看分量。比如有3個因子，10個變量，每一個變量在3個因子里面都有分量，分量最大歸于百最大因子。

因子命名、旋轉：在因子載荷矩陣中，多行情況，遇到變量與多個因子有較大的相關關系，即變量需要多個因子共同解釋；多列情況，一個因子可以同時解釋多個變量。

說明一個因子不度能單獨代表原有的一個變量，因子模糊不清，而實際情況是對因子有清醒認識，所以因子旋轉。必不可少，盡量使一個變量在較少的幾個因子上有比較高的載荷。

擴展資料：

可以進行測度模型及包括因子之間關系的結構方程建模并擬合的統計軟件有很多，比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的問是LISREL。

在LISREL這個軟件中有三種編程語言：PRELIS是用來作數據處理或簡單運算，比如作一些回歸分析、計算一個樣本的協答方差矩陣；LISREL是一種矩陣編程語言，它用矩陣的方式來定義我們在測度項與構件、構件之間的關系。

參考資料來源：百度百科-驗證性因子分析

用spss已導出因子分析，具體結果要怎么分析。

KMO檢驗copy統計量在0.7以上，說明變量之間的偏相關性較強，適合做因子分析，球形檢驗p小于0.001，說明變量之間存在相關性。第二格表格為共同性，表示各百變量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根度據你的數據，你提取的公因子是兩個，第三個表格是知指提取的倆個主成分能解釋差異的比列，第四個道表格是主成分表達式，第五表格是因子得分公式。追問講這些數據要分為幾個因素，怎么分，因素負荷量的高低怎么看

SPSS中因子分析和主成分分析的區別？

因子分析法和主成分分析法都是降維處理多變copy量的回歸問題，不同意樓上的說法，不是包含的關系。

另外主成分分析法在SPSS中沒有知辦法直接實現，是通過因子分析來構建模型的。它們的區別還是模型構建體系不一道樣，因子分析是 F=AX； 主成分分析則是用特征根向量求出的矩陣算出因子得分，與因子分析直接得出的得分是不一樣的。

問spss的因子分析

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原發布者:hqyjsnj

關于spss效度分析，因子分析

1，這是因子分析的第一步。你的kmo大于百0.5，sig小于0.05，說明你的數據可以做因子分析。也就 是說你緊跟在下邊的報表是有意義的。

2，效度分析要看旋轉矩陣，這個問題很復雜，建議你找一下旋轉矩陣怎么看的資料學習一下。

總之你的維度要在選度轉矩陣上分開，這樣效度就通過了，

3，近似卡方值和自由度不用管。

ppv課學習網站更多追問追答追問那我在下面直接說是效度好就可以了嗎？光憑這個可以看出效度嗎？追答不可以的，正常講要看旋轉矩陣。追問正因為可以做因子分析代表效度良好嗎？或者說這個問卷有效度。。。這樣可以表達嗎追答不是的，可以做因子分析說明你的旋轉矩陣有意義，旋轉矩陣表現良好說明你的問卷有效度。這是兩個遞進的前提，懂？追問就是說光憑這個是不能判定有效度的，還得看旋轉矩陣是嗎？

KMO值>0.5則說明因子分析效度還行進行因子分析；另外巴特利檢驗P<0.001說明因子相關系數矩陣非單位矩陣能夠提取少因子同時又能解釋大部分方差即效度

這句話有錯嗎？追答沒錯。這句話對著呢

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