spss因子分析出来的表格怎么分析

在表因子变量解释贡献率（Total Variance Explained）中,看各个主因子的方差贡献率（Initial Eigenvalues栏下的% of&n

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.第二格表格为共同性,表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度,

当然可以,显著就行.再问：如果sig值偏大，怎么调整？再答：只要小于0.05，达到显著就可以。再问：大于0.05呢再答：大于0.05就不适合做因子分析了。再问：除了增加样本量之外有没有调整方法再答：具

你通过因子分析中一个选项保存因子得分,之后会在原数据最后保存生成3列因子得分,假设为a1a2a3代表3个因子然后根据因子分析得出三个因子的特征根值,分别计算粗3个因子的权重,分别为各自的特征根值/三个

用因子载荷矩阵的第i列的每个元素分别处以第i个特征根的平方根,就得到主成分分析的第i个主成分的系数,如第一主成分的第一个变量的系数为0.956除以2.777的平方根,这里打不出根号,不好意思,以此类推

一般观察权重系数啊,正常的话看变量在F1-F5那个公共因子上较大,就把它归类在哪个公共因子上,比如第一个变量在F1上的权重是0.927,很接近于1了,就归类在F1上.一般都用主成分分析法,做正交旋转做

一般采用相关系数矩阵分析都是自动标准化的,如果你不放心,可以人为标准化,会自动保存新变量的,而不是要重新输入标准化数据.

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）

首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学

只要你熟懂因子分析的原理你就可以看明白每个选项的意思以及处理的结果如果不会分析我可以帮你分析

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

KMO值检验的作用是看看你的这些题目的内部相关,存不存在一定量的局部因子,那么,如果内部相关太低,那KMO值就不高,你这里我不知道是只放了两个项目还是怎么回事,如果只有两个项目,那KMO不高太正常了,

http://zhidao.baidu.com/question/39691179.html?si=2

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

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

个人觉得你要问的是每个因子的平均得分吧再问：不是平均得分，那个我已经计算出来了。是平均值。比如第一个因子包含三个问题，每个问题的平均值可以通过描述统计分析计算出来，这个因子的平均值怎么通过SPSS直接

和预先设计的不一样,这个情况再正常不过了我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那如何继续处理呢?

去人大经济论坛看看吧,这类问题很多,一两句话说不清楚……

你的结果挺好的,共同性表示题项解释共同特质或属性的变异量,一般而言,共同性低于0.20的题项可以考虑删除.我经常作数据分析的

方差%