用spss做主成分因子分析与问卷调查

1、确认选择这个选项吗?见下图.理论上选择这个选项,不可能没有结果的. 2、调换位置后,变量名是否变化了?3、String类型的数据只能分类变量,否则是不能用来说做数据分析的.分类变量,将字

在score那里点击第一个选项,最后OK,可以在原始数据中看到主成分得分.再问：直接用那个主成分得分*SQR(方差特征值)，再用方差特征值做权重就是最终得分吗？不需要用到载荷矩阵，是吗？再答：是的，用

出来的结果里有这个值的我经常帮别人做这类的数据分析的

RotatedComponentMatrix,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FactorAna

不能用平均法,而是用因子分析中累积贡献率和因子得分的乘积来计算每年的综合排名,至于再计算五年的平均数,不太科学,应该按照综合指数法计算一些变量,如发展速度,5年平均发展速度、增长速度等,在大部分评价中

因为对阁下的题目不了解,所以不知道上图中的结果代表什么含义.你的理解是正确的,主成分分析得到的主成分是一个综合性指标.从数学的运算来看,主成分分析的过程只是在原来的相关系数矩阵上做了一个正交旋转.而降

SPSS中可以自动输出因子得分矩阵的,但那个是标准化的因子得分.（SPSS统计分析专业人士南心网）

仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!

主成分分析可以理解为一种数据的处理理论,也可以理解为一种应用方法.而因子分析则可以理解为一种应用方法,因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方法来浓缩因子.所以其实所谓的区别只不过是在学科研究

因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子

以下全属个人看法,首先我认为,楼主对主成分分析还没有一个清楚的认知,导致所给的图形就不是最终判断分析的结果.在多元统计分析中,主成分分析是依靠因子分析的结果来进行的.请饶在下唐突,不过确实,楼主的给因

在主成分抽取那边设置有两种设置方法：1主成分的特征根2累计贡献率建议把累计贡献率设置为85%就可以提取多个主成分

这个式提取公因子,你这个表原来有7个因子,第一个因子的解释能力,也就是在总方差中占得比例为29.275%,第二个因子是19,.112%,以此类推.SPSS提取了三个公因子,这三个公因子在总方差累积的比

①如果你的指标因子中出现了负向指标,即你说的越小越好,那么我建议你不要用SPSS进行标准化,因为SPSS默认的标准化方法是标准差标准化,对负向指标不太合适.你可以手动用excel进行极差标准化,公式为

其次,用SPSS软件做主成分分析也没那么复杂,不过你要钻研一番.下面的说明及举例希望可以对你有帮助：主成分分析法在SPSS中的操作1、指标数据选取、收集与

自己参考相关的书籍就会了不难的再问：我这有数据你能帮我做一下分析不再答：发给我

参考下百度文库：http://wenku.baidu.com/view/3e70962058fb770bf78a5547.html再问：不是问卷的信度分析啊，QQ方便么？再答：其实我也是初学的，不好意

1.用方差分析表中的贡献率即可视为因子的重要程度,贡献率值越大越重要2.没有这种情况,当原始变量是负向指标时,通常要转换成正向指标后,再分析3.见上一位的解答.再问：因子分析不是将几个之间存在联系的相

是球形检验,如果相应p值小于0.05,说明变量之间存在相关性,适合做因子分析,df是自由度,sig是p值.后面的是题项.再问：谢谢，我已经知道了，非常感谢！那么如果我只想做一种变量与其它因素的关系，而

老大,首先,你上传的图我无法看清.其次,用SPSS软件做主成分分析也没那么复杂,不过你要钻研一番.下面的说明及举例希望可以对你有帮助：主成分分析法在SPSS中的操作1、指标数据选取、收集与录入（表1）