统计学-用SPSS进行因子分析
如何利用SPSS做因子分析等分析
如何利用SPSS做因子分析等分析SPSS是一款强大的统计分析软件，可以用于各种数据分析任务，包括因子分析。
因子分析是一种用于探究观测变量之间关系的统计方法，它可以帮助我们理解数据集中不同变量之间的相关性和结构。
下面是一个简要的关于如何利用SPSS进行因子分析的步骤：1.准备数据首先，需要确保将数据整理成适合因子分析的格式。
确保数据集中的变量是连续型变量，并且不存在缺失值。
如果存在缺失值，需要进行数据处理或进行数据填充。
2.导入数据打开SPSS软件，然后依次选择“File”、“Open”来导入数据文件。
选择正确的文件路径和文件名，然后点击“打开”按钮。
3.创建因子分析模型选择“Analyze”菜单下的“Dimension Reduction”子菜单，然后选择“Factor”。
将需要进行因子分析的变量移至右侧的“Variables”框中，然后点击“OK”按钮。
4.选择因子提取方法5.设置因子提取参数出现因子提取对话框后，可以选择提取的因子数目和提取标准。
默认情况下，SPSS会提取所有可能的因子。
也可以根据实际需要进行调整。
完成设置后，点击“Continue”按钮。
6.选择因子旋转方法因子旋转可帮助我们更好地理解因子结构。
在因子分析向导的旋转选项中，可以选择旋转方法，如正交旋转和斜交旋转等。
选择一个适合你的需求的旋转方法，然后点击“Rotation”按钮。
7.设置旋转参数出现旋转参数对话框后，可以选择旋转的方法和旋转的标准。
默认情况下，SPSS会选择最大方差法和标准负荷量，但你可以根据需要进行调整。
完成设置后，点击“Continue”按钮。
8.检查结果在因子分析向导的“Descriptives”选项中，可以查看因子提取和旋转后的结果。
这些结果包括因子载荷矩阵、公因子方差和解释方差等信息。
仔细检查结果，确保它们符合你的预期。
9.解释结果在进行因子分析后，需要解释因子载荷矩阵以及其他统计结果。
因子载荷矩阵可以告诉你每个变量与每个因子之间的关系。
SPSS因子分析解析
SPSS因子分析解析
SPSS是一种功能强大的统计软件，可以用于执行各种分析任务，包括因子分析。
因子分析是统计学中常用的一种多变量分析方法，用于确定观察到的变量之间的潜在因子结构。
在本文中，我们将对SPSS中的因子分析进行解析。
首先，我们需要加载数据文件。
打开SPSS软件并选择“File”菜单中的“Open”选项，然后选择包含数据的文件。
一旦数据文件被加载，我们可以开始执行因子分析。
除了因子载荷矩阵之外，我们还可以通过因子分析的结果来获取其他信息，例如提取和旋转后的因子得分，这些得分表示每个观测单位在每个因子上的得分。
在进行因子分析时，还有一些重要的注意事项需要考虑。
首先，因子分析假设变量之间存在线性关系，因此在进行因子分析之前需要进行变量的线性转换。
其次，因子分析是一种探索性方法，所以需要对结果进行解释和验证。
最后，需要通过适当的统计方法（例如Kaiser准则和scree 图）确定保留的因子数量。
总而言之，SPSS是一种非常强大的工具，可以用于执行因子分析以探索数据的潜在因子结构。
通过合理选择提取和旋转方法以及对结果的解释和验证，我们可以从中获得有关变量之间关系的有价值的洞察。
如何利用SPSS做因子分析等分析（仅供参考）
我就以我的数据为例来做示范，仅供参考一、信度分析（即可靠度分析）1.分析——度量——可靠度分析图 12.然后就会弹出上图1的框框。
在这里，你可以对所有的问题进行可靠度分析，如果是这样，那你只需要选中所有的问题到右边这个白色的框框，然后点击“统计量”，按照右边这个图进行打钩。
然后点“继续”。
之后就点“确定”图23.接着去“输出1”这个框看分析结果，你就会看到很多分析结果，其中有一个就是右图，那第一个0.808就是你所选择进行分析的数据的信度。
如果你想把每一个维度的数据进行独立的信度分析，那道理也是一样的。
二、因子分析在做因子分析之前首先要判断这些数据是否适合做因子分析，那这里就需要进行效度检验，不过总共效度检验是和因子分析的操作同步的，意思就是说你在做因子分析的时候也可以做效度检验。
具体示范如下：1.分析——降维——因子分析图 2一般来说，咱们做因子分析的时候是为了把那些具有共同属性的因子归类成一类，说的简单点就是要验证咱们所选取的每一个维度下面的题目是属于这个维度，而非其他维度的。
那一般来说，因子分析做出来的结果就是你原本有几个维度，最终分析结果就会归类成几个公因子。
2.一般来说，自变量的题目和因变量的题目是要独立分析的。
我的课题是“店面形象对顾客购买意愿的影响”那自变量就是店面形象的那些维度，因变量就是顾客购买意愿。
3.将要做分析的题目选择到右边的白框之后，就如下图打钩：“抽取”和“选项”两个不用管他。
然后就点“确定”4.按照上述步骤操作下来之后，就可以去“输出1”看分析结果。
首先看效度检验的结果：这里要看第一行和最后一行的数据，第一行数据为0.756，表明效度较高，s ig 为0.000，这两个结果显示这份数据完全可以做因子分析。
那就去看因子分析的结果。
因子分析SPSS操作
因子分析SPSS操作因子分析是一种多变量统计方法，旨在发现潜在的结构和相关性，以便简化数据集并解释变量之间的关系。
SPSS（统计软件包社会科学）是一种广泛使用的统计软件，可以帮助研究人员进行因子分析。
在SPSS中进行因子分析的步骤如下：1.数据准备：-确保数据集已经导入到SPSS中。
-检查和清洗数据，确保数据完整、准确，并且符合因子分析的前提条件。
2.因子分析模型：- 打开SPSS软件并选择“Analyze”菜单。
- 从下拉菜单中选择“Dimension Reduction”>“Factor Analysis”。
3.变量选择：- 从左侧的变量列表中选择要进行因子分析的变量，并将它们移动到右侧的“Variables”框中。
-这些变量应该是连续变量，而非分类变量。
4.因子提取：- 在“Factor Analysis”对话框的“Extraction”选项卡中选择因子提取方法。
- 确定要提取的因子数量。
可以使用Kaiser标准（主成分分析时为特征值大于1）或Scree Plot来指导因子数量的选择。
5.因子旋转：- 进入“Rotation”选项卡，选择适当的因子旋转方法。
- 常用的方法包括Varimax、Promax、Quartimax等。
-因子旋转的目标是最大化因子载荷的简单性和解释性。
6.结果解释：-在因子分析的结果中，可以查看各个变量的因子载荷矩阵，它描述了每个变量在每个因子上的影响程度。
-可以选择将因子载荷阈值设置为一定值，以便筛选出具有较高负载的变量。
-查看每个因子的解释方差，以了解它们对原始变量的解释程度。
7.结果可视化：-可以使用SPSS的图表功能来可视化因子分析结果。
-比如，可以绘制因子载荷矩阵的热图，用不同颜色表示不同的负载水平。
-还可以绘制因子解释方差的条形图，以比较每个因子的贡献程度。
需要注意的是，因子分析在使用时需要考虑以下几点：-样本量必须足够大，一般建议至少大于观测变量数的10倍。
SPSS因子分析法
S P S S因子分析法本页仅作为文档封面，使用时可以删除This page is only the cover as a document 2021year因子分析因子分析（Factor analysis ）：用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法。
从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术。
主成分分析（Principal component analysis ）：是因子分析一个特例，是使用最多的因子提取方法。
它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。
选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息。
两者关系：主成分分析（PCA ）和因子分析（FA ）是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法。
特点（1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
（2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。
（3）因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。
（4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理（即通过因子分析或主成分分析）。
显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
类型根据研究对象的不同，把因子分析分为R 型和Q 型两种。
当研究对象是变量时，属于R 型因子分析；当研究对象是样品时，属于Q 型因子分析。
但有的因子分析方法兼有R 型和Q 型因子分析的一些特点，如因子分析中的对应分析方法，有的学者称之为双重型因子分析，以示与其他两类的区别。
分析原理假定：有n 个地理样本，每个样本共有p 个变量，构成一个n ×p 阶的地理数据矩阵 :当p 较大时，在p 维空间中考察问题比较麻烦。
如何用SPSS软件计算因子分析应用结果
如何用SPSS软件计算因子分析应用结果如何用SPSS软件计算因子分析应用结果SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学研究领域的统计分析软件。
它提供了丰富的分析工具，包括因子分析。
因子分析是一种用于研究变量之间关系的数据降维技术，它可以帮助我们发现数据中隐藏的潜在结构和模式。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行因子分析，并解读结果。
一、数据准备在进行因子分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据应以表格的形式呈现，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个样本。
确保数据没有缺失值，并对需要分析的变量进行适当的数据转换（例如，将定性变量进行数值化，通过对数转换使数据服从正态分布等）。
二、打开SPSS软件在数据准备完毕后，打开SPSS软件。
在新建的数据表中，将数据导入到SPSS软件中。
可以通过“文件”->“导入”->“数据”命令选择数据文件，并设置好文件的格式，例如逗号分隔或者固定宽度。
三、设置因子分析在成功导入数据后，点击分析菜单栏，选择“数据降维”->“因子”，打开因子分析对话框。
在对话框中，首先选择待分析的变量，将其移入“因子”列表中。
然后，选择对应的因子分析方法。
常见的因子分析方法有主成分分析和极大似然估计，选择合适的方法取决于具体的研究目的和数据特点。
四、指定因子个数在选择因子分析方法后，需要指定因子的个数。
可以根据研究的需要，在对话框的“提取”选项卡中设置因子个数。
常用的方法有根据Kaiser准则选择特征值大于1的因子，或者通过观察因子间相关系数矩阵的图形模式来确定因子的个数。
此外，还可以通过设置固定因子个数的方式进行因子分析。
五、进行因子分析在指定因子个数后，可以点击“OK”按钮开始进行因子分析。
SPSS软件会根据所选的因子分析方法和参数，计算出因子负荷矩阵、特征值、方差贡献率等结果。
这些结果可以反映出变量之间的关系以及每个因子对原始变量的解释程度。
SPSS第10章-SPSS的因子分析
4、KMO检验：该统计量取值在0-1之间，越接近于1说
明变量间的相关性越强，原有变量适合做因子分析。
0.9以上表示非常合适；0.8-0.9表示合适；0.7-0.8表示
一般；0.6-0.7表示尚可；0.5-0.6表示不太合适；0.5以
下表示极不合适。
rij2
KMO
i j
rij2
pij 2
18
10.3.1 因子分析的基本步骤
• 1、因子分析的前提条件； 因子分析的前提条件是原始变量之间应
存在较强的相关关系。 • 2、因子提取； • 3、使因子更具有命名可解释性； • 4、计算各样本的因子得分。
19
10.3.2 因子分析的前提条件
1、计算相关系数并进行统计检验
如果相关系数矩阵中的大部分相关系数小 于0.3，那么这些变量不适合进行因子分析。
24
可见，主成分分析关键的步骤是如何求出
上述方程中的系数。通过方程的推导可以发
现，每个方程中的系数向量是原始变量相关
系数矩阵的特征值对应的特征向量。具体求
解步骤如下：
1) 将原有变量进行标准化处理；
2) 计算变量的相关系数矩阵；
3) 求相关系数矩阵的的特征根 1 2 ... p
及对应的特征向量 u1、u2、...、up
13
10.2.2 因子分析的模型和概念
• 数学模型
假设原有变量有p个，分别用 x1、x2、x3、...、xp 表示，
且每个变量的均值是0，标准差是1，现将每个原有变量 用m(m<p)个因子 f1、f2、...、fm的线性组合来表示,即：
x1 a11 f1 a12 f2 ......a1m fm 1
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因子分析利用主成分分析得到的p个特征根λ和对 应的特征向量u，在此基础上计算因子载荷矩阵Λ：
SPSS因子分析法
SPSS因子分析法SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，它提供了多种分析工具和技术，其中包括因子分析法。
因子分析是一种常用的数据降维方法，它能够将一组相关变量转化为一组更少、更一致的无关变量。
在这篇文章中，我们将详细介绍SPSS中的因子分析法。
首先，我们需要准备要进行因子分析的数据。
在SPSS中，数据应该以矩阵的形式进行排列，每个变量占据一列，每个观察值占据一行。
确保数据是定量数据，并且足够满足因子分析的前提条件。
这些条件包括变量之间有充分的相关性，样本量适度，且没有过多的离群值。
接下来，我们打开SPSS软件并加载数据。
选择“Analyze”菜单中的“Dimension Reduction”下的“Factor”，然后将需要进行因子分析的变量移至右侧的“Variables”框中。
在“Factor Analysis”对话框中，有三个主要的选项卡：“Extraction”、“Rotation”和“Scores”。
在“Rotation”选项卡中，我们可以选择因子旋转的方法。
常见的旋转方法有方差最大化旋转（Varimax Rotation）和直角旋转（Orthogonal Rotation）。
旋转可以帮助我们更好地解释因子结构，使因子的解释更加简单和清晰。
在“Scores”选项卡中，我们可以选择是否计算因子得分。
因子得分是通过将原始数据转换为因子得分来表示每个个体在因子上的得分。
这些得分可以用于进一步的分析。
一旦我们完成了因子分析的设置，点击“OK”按钮就可以运行分析了。
SPSS将计算因子载荷矩阵、特征值、因子方差等。
分析完成后，我们需要解释结果。
1.因子载荷矩阵：因子载荷矩阵显示了每个变量与每个因子之间的关系。
我们可以考虑因子载荷绝对值大于0.3或0.4的项目作为潜在因子的代表。
2.特征值：特征值表示每个因子可以解释的变异程度。
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注: 如果研究者要呈现所有因子载荷，就不用选取“Suppress absolute values less than”选项。在例题中为了让研究者明白此项的意义，才勾选了此项，正式 的研究中应呈现题项完整的因子载荷较为适宜 .
对SPSS因素分析结果的解释
1. 2. 3. 4. 5. 6. 适当性（KMO）检验 共同性(公共度)检查 因子陡坡(碎石图)检查 方差贡献率检验 显示未转轴的因素矩阵 分析转轴后的因素矩阵
（04）设置对因子的抽取选项 ——在【 Factor Analysis】框中 点击【Extraction】按钮, 出现【 Factor Analysis: Extraction】对话框， ——在Method 栏中选择 （Principal components）选项； ——在Analyze 栏中选择 Correlation matrix选项； ——在Display 栏中选择 Unrotated factor solution选项 及Scree Plot选项； ——在Extract 栏中选择 Eigenvalues over 并填上 1 ； ——点击（Contiue）按钮确定， 回到【 Factor Analysis】 对话框中。
应用SPSS进行 因子分析
因子分析案例
公因子 F1 Z1=代数1 0.896 公因子 F2 0.341 共同度 hi 0.919 特殊因子
δi
0.081
Z2=代数2
Z3=几何 Z4=三角
0.802
0.516 0.841
0.496
0.855 0.444
0.889
0.997 0.904
0.111
0.003 0.096
1. 适当性（KMO）检验
—— KMO值越大，表示变量间的共同因素越多，越适合进 行因素分析，要求至少KMO>0.5
——
要求Barlett’s的卡方值达到显著程度
问 题
题 项
从未 使用 1
很少 使用 2
有时 使用 3
经常 使用 4
总是 使用 5
A1
A2 A3 A4 A5 A6 A7
电脑
录音磁带 录像带 网上资料 校园网或因特网 电子邮件 电子讨论网
A8
A9
CAI课件
视频会议
A10 视听会议
将该量表发放给20人回答，假设回收后的原始数据如下表所示
题目 编号 01 02 03 A1 1 2 4 4 4 4 4 1 4 5 5 A2 5 5 3 3 4 3 4 5 4 4 4 A3 5 5 3 4 3 3 4 3 5 3 3 A4 1 2 3 4 3 3 4 1 4 5 4 A5 1 2 4 4 4 3 3 1 4 5 4 A6 1 2 3 4 4 4 3 1 4 4 4 A7 1 1 1 2 1 2 2 1 2 3 2 A8 1 2 4 4 4 3 4 1 4 5 5 A9 1 1 1 2 1 2 1 1 1 3 2 A10 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 2
“因子分析：抽取”（ Factor Analyze: Extraction ）对话框的有关选 项: ① “Method”（方法）选项框：下拉式选项内有其中抽取因子的方法： A “Principal components”法：主成分法，此为SPSS默认方法。 B “Unweighted least squares”法：未加权最小二乘法。 C “Generalized least square”法：广义最小二乘法。 D “Maximum likelihood”法：极大似然法。 E “Principal-axis factoring”法：主轴因子法。 F “Alpha factoring”法：α因子抽取法。 G “Image factoring”法：映像因子抽取法。 ② “Analyze”（分析）选项框 A “Correlation matrix”（相关矩阵）：以相关矩阵来抽取因子 B “Covariance matrix”（协方差矩阵）：以协方差矩阵来抽取因子。 ③ “Display”（显示）选项框 A “Unrotated factor solution”（未旋转因子解）：显示未旋转时因子载荷、 特征值及共同性。 B “Scree plot”（碎石图）：显示碎石图。 ④ “Extract”（抽取）选项框 A “Eigenvalues over”（特征值）：后面的空格默认为1，表示因子抽取时， 只抽取特征值大于1者，使用者可随意输入0至1之间的值。 B “Number of factors”（因子个数）：选取此项时，后面的空格内输入限 定的因子个数。
① “Statistics”（统计量）对话框 A “Univariate descriptives”（单变量描述性统计量）：显示每 一变量的平均数、标准差。 B “Initial solution”（未旋转之统计量）：显示因子分析未旋 转前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。 ② “Correlation Matrix”（相关矩阵）选项框 A “Coefficients”（系数）：显示变量的相关矩阵 B “Significance levels”（显著水平）：求出前述相关矩阵的显 著水平。 C “Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵的行列式值。 D “KMO and Bartlett’s test of sphericity”（KMO与Bartlett的 球形检验）：显示KMO样本测度与Bartlett’s的球形检验。 E “Inverse”（逆模式）：求出相关矩阵的逆矩阵。 F “Reproduced”（重制的）：显示重制相关矩阵，上三角形 矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。 G “Anti-image”（反映像）：求出反映像的共变量及相关矩阵。
“因子分析：选项”（Factor Analyze: Options ）对话框 ①“Missing Values”（遗漏值）选项框：遗漏值的处理方式。 A “Exclude cases listwise”（完全排除遗漏值）：观察值在 所有变量中没有遗漏值者才加以分析。 B “Exclude cases pairwise”（成对方式排除）：在成对相关 分析中出现遗漏值得观察值舍弃。 C “Replace with mean”（用平均数置换）：以变量平均值取 代遗漏值。 ②“Coefficient Display Format”（系数显示格式）选项框： 因子载荷出现的格式。 A “Sorted by size”（依据因子载荷排序）：根据每一因子层 面的因子载荷的大小排序。 B “Suppress absolute values less than”（绝对值舍弃的下 限）：因子载荷小于后面数字者不被显示，默认的值为0.1。
Z5=解析几何
特征值 G 方差贡献率 （变异量）
0.833
3.113 62.26%
0.434
1.479 29.58%
0.882
4.592 91.85%
0.118
0.409
F1 体现逻辑思维和运算能力，F2 体现空间思维和推理能力
应用SPSS进行因子分析分析
现要对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进行调查，设计一个里克特量 表，如下表所示。
（07）设置其他选项 ——在【 Factor Analysis】对话 框中，单击【Options】按钮， 出现 【 Factor Analysis: Options 】（因子分析：选项） 对话框。 ——在Missing Values 栏中选择 Exclude cases listwise(完全 排除遗漏值) ——在Coefficient Display Format(系数显示格式)栏中选 择Sorted by size（依据因子 负荷量排序）项； ——在Coefficient Display Format(系数显示格式)勾选 “Suppress absolute values less than”，其后空格内的数 字不用修改，默认为0.1。 ——单击“Continue”按钮确定。
“因子分析：因子分数”（ Factor Analyze:Factor Scores） 对话框
① “Save as variable”（因子得分存储为变量）框 勾选时可将新建立的因子得分存储至数据文件中，并产 生新的变量名称（默认为fact_1、fact_2、fact_3、fact_4 等）。在“Method”框中表示计算因子分数的方法有三种： A “Regression”：使用回归法。 B “Bartlett”：使用Bartlette法 C “Anderson-Robin”：使用Anderson-Robin法。 ② “Display factor coefficient matrix”（显示因子分数系数矩 阵）选项 勾选时可显示因数得分系数矩阵。 在本例中，取默认值。单击“Continue”按钮确定。
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（01）建立数据文件
（02）选择分析变量 ——在SPSS主菜单下选择选择“Analyze\Data Reduction\Factor…” 出现【 Factor Analysis】对话框； ——在【 Factor Analysis】对话框中左边的原始变量中， 选择将进行因素分析的变量选入（Variables）栏。