这张是因子分析(FACtor AnAlysis)结果的图表,请问怎么能得出这种图表,我用SPSS输出...

因子分析的各因子是相互独立的,如果在三维空间里的话,就是类似于X,Y,Z轴那样相互垂直的,它们不相关.所以R值和F值接近零,自然显著性水平极低接近1了.你做的线性回归分析毫无意义,属于乱做一气.其实你还是做了一些工作的,那就是你验证了各个因子的相互独立性!

这个表示经过最大正交旋转,旋转出3个因子,三个因子能够解释总变异的63.862%.

这些就是因子但是每个因子的贡献率不同一般说来因子的贡献率是逐渐下降的不同因子乘以贡献率的和就是综合得分啦

因子分析1输入数据.2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor .3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中.4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics

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.它运用了数学上的矩阵变换思想.而在实际运用过程中,如果只有5个因素,(也就是你所说的因子)那因子分析这部分就不需要了.因子分析的结果很好解释,只是方法选的如果有问题,解释的再好也没有意义.

根据输出结果 你自己再整理 这些就是因子但是每个因子的贡献率不同一般说来因子的贡献率是逐渐下降的不同因子乘以贡献率的和就是综合得分啦 不知道

因子分析1输入数据.2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor .3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中. 4单击主对话框中的

因子分析1输入数据.2点analyze 下拉菜单,选data reduction 下的factor .3打开factor analysis后,将数据变量逐个选中进入variables 对话框中.4单击主对话框中的descriptive按扭,打开factor analysis: descriptives子对话框,在statistics栏中选

本来想给你截图的,可是传不上来,我就简单说一下哈.首先你得进行一次预计算,选择菜单里分析降维因子分析,跳出主面板,把想分析的变量选到变量框里,然后点确定.这时候输出窗口里会只有一个或两个图表.其中有一个图表

因子得分可以直接由SPSS生成,但这个是标准化之后的;也可以通过原始变量计算.

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