SPSS因子分析法例子解释

时间：2023-08-01

　　 SPSS因子分析法例子解释

　　2022年10月8日发

　　(作者：仓库温湿度标准)SPSS因子分析法例子解释

　　因子分析的基本概念与步骤

　　一、因子分析的意义

　　在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量绿色家园作文,以期望能对问题有比较全面、

　　完整的把握与认识贺知章简介。例如谁的青春有我狂,对高等学校科研状况的评价研究初中美术说课稿,可能会搜集诸如投入科研活动

　　的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、

　　获得奖励数等多项指标;再例如浅水洼里的小鱼教学反思,学生综合评价研究中奇葩请假条,可能会搜集诸如基础课成绩、专业

　　基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等节日作文600字作文。

　　虽然收集这些数据需要投入许多精力六年级数学教学工作总结,虽然它们能够较为全面精确地描述事物我读懂了作文,但在实际

　　数据建模时,这些变量未必能真正发挥预期的作用仔细的反义词是什么,“投入”与“产出”并非呈合理的正比家庭教育心得体会,

　　反而会给统计分析带来很多问题2021年情人节流行礼物,可以表现在:

　　?计算量的问题

　　由于收集的变量较多教育格言,如果这些变量都参与数据建模蜜蜂教学设计,无疑会增加分析过程中的计算

　　工作量。虽然,现在的计算技术已得到了迅猛发展初中作文成长的烦恼,但高维变量与海量数据仍就是不容忽视

　　的。

　　?变量间的相关性问题

　　收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性城乡环境综合治理工作总结。例如,高校科研状况评价中

　　的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的

　　专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之

　　间信息的高度重叠与高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。例如最后的愿望,多元线性回归分

　　析中,如果众多解释变量之间存在较强的相关性,即存在高度的多重共线性工商管理毕业论文,那么会给回归

　　方程的参数估计带来许多麻烦心理话剧剧本,致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等见微知著的意思是。类似的问题

　　还有很多。

　　为了解决这些问题,最简单与最直接的解决方案就是削减变量的个数,但这必然又会

　　导致信息丢失与信息不完整等问题的产生五一放假通知。为此如火如荼的意思,人们希望探索一种更为有效的解决方法高中数学必修四知识点总结,

　　它既能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正

　　式这样一种能够有效降低变量维数,并已得到广泛应用的分析方法姐姐说我考试好就让我。

　　因子分析的概念起源于20世纪初KarlPearson与CharlesSpearmen等人关于智力测

　　验的统计分析渔翁柳宗元。目前评价项羽,因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领域,

　　并因此促进了理论的不断丰富与完善拾人牙慧。

　　因子分析以最少的信息丢失为前提于丹教育心得,将众多的原有变量综合成较少几个综合指标,名

　　为因子哎哟爱哟之情侣篇。通常幼儿园心理健康教案,因子有以下几个特点:

　　?因子个数远远少于原有变量的个数

　　原有变量综合成少数几个因子之后那一刻我长大了500字优秀,因子将可以替代原有变量参与数据建模,这将大

　　大减少分析过程中的计算工作量。

　　?因子能够反映原有变量的绝大部分信息

　　因子并不就是原有变量的简单取舍,而就是原有变量重组后的结果一直在路上,因此不会造成原

　　有变量信息的大量丢失,并能够代表原有变量的绝大部分信息。

　　?因子之间的线性关系并不显著

　　由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱,因子参与数据建模能够有效地解决

　　变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题孔子东游。

　　?因子具有命名解释性

　　通常快乐的六一作文300字,因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性。因子的命名解释

　　SPSS因子分析法例子解释

　　性有助于对因子分析结果的解释评价描写夏天的文章,对因子的进一步应用有重要意义。例如,对高校科研

　　情况的因子分析中新学期自我介绍,如果能够得到两个因子闪卡怎么练,其中一个因子就是对科研人力投入、经费投

　　入、立项项目数等变量的综合,而另一个就是对结项项目数、发表论文数、获奖成果数等

　　变量的综合青少年心理健康教育,那么幼儿园园长工作总结,该因子分析就就是较为理想的思乡诗大全。因为这两个因子均有命名可解释性老三篇读后感,其中

　　一个反映了科研投入方面的情况党员先进性,可命名为科研投入因子,另一个反映了科研产出方面的

　　情况有你真好作文450字,可命名为科研产出因子经济法论文。

　　总之猴年祝福短信,因子分析就是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子,

　　如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法四面楚歌意思。

　　二、因子分析的基本概念

　　1、因子分析模型

　　因子分析模型中,假定每个原始变量由两部分组成:共同因子(commonfactors)与唯一

　　因子(uniquefactors)。共同因子就是各个原始变量所共有的因子,解释变量之间的相关关

　　系国庆节旅游。唯一因子顾名思义就是每个原始变量所特有的因子车水马龙造句,表示该变量不能被共同因子解释

　　的部分七年级下册数学答案。原始变量与因子分析时抽出的共同因子的相关关系用因子负荷(factorloadings)

　　表示。

　　因子分析最常用的理论模式如下:

　　?????a

　　(j=1,2,3…,n爱的教育主人公,n为原始变量总数)

　　可以用矩阵的形式表示为Z?AF?U。其中F称为因子自动化专业就业方向,由于它们出现在每个原始变

　　量的线性表达式中(原始变量可以用X

　　表示150字日记大全,这里模型中实际上就是以F线性表示各个原

　　始变量的标准化分数Z

　　)小学生作文编者的话,因此又称为公共因子描写冬天景色的作文。因子可理解为高维空间中互相垂直的m

　　个坐标轴,A称为因子载荷矩阵,a

　　(j?1,2,3.散文精选.廉洁.n玫瑰花朵数的含义,i?1母爱的作文,2,3教育学专业就业前景...m)称为因子载荷搬迁方案,就是第j个原始

　　变量在第i个因子上的负荷会计实习内容。如果把变量Z

　　瞧成m维因子空间中的一个向量,则a

　　表示

　　在坐标轴F

　　上的投影,相当于多元线性回归模型中的标准化回归系数;U称为特殊因子网名搞笑,

　　表示了原有变量不能被因子解释的部分,其均值为0忘年会,相当于多元线性回归模型中的残差毕业典礼主持词。

　　其中,

　　(1)Z

　　为第j个变量的标准化分数;

　　(2)F

　　(i=1,2秋天来了的句子,…,m)为共同因素;

　　(3)m为所有变量共同因素的数目;

　　(4)U

　　为变量Z

　　的唯一因素;

　　(5)a

　　为因素负荷量贝克汉姆开讲啦。

　　2、因子分析数学模型中的几个相关概念

　　?因子载荷(因素负荷量factorloadings)

　　所谓的因子载荷就就是因素结构中红色故事读后感,原始变量与因素分析时抽取出共同因素的相关。

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　　可以证明最新的网名,在因子不相关的前提下,因子载荷a

　　就是变量Z

　　与因子F

　　的相关系数,反映了

　　变量

　　j与因子

　　i的相关程度作文成长。因子载荷a

　　值小于等于1,绝对值越接近1做手工二年级,表明因子F

　　与

　　变量Z

　　的相关性越强。同时全神贯注教学设计,因子载荷a

　　也反映了因子F

　　对解释变量Z

　　的重要作用与程

　　度难忘那张陌生的脸。因子载荷作为因子分析模型中的重要统计量手兽,表明了原始变量与共同因子之间的相关

　　关系。因素分析的理想情况高考语文作文万能开头,在于个别因素负荷量a

　　不就是很大就就是很小,这样每个变

　　量才能与较少的共同因素产生密切关联春节喜庆音乐,如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关

　　系程度英语写作范文,则U

　　彼此间或与共同因素间就不能有关联存在。一般说来,负荷量为0、3或更大

　　被认为有意义。所以我的教育教学故事,当要判断一个因子的意义时写日记的网站,需要查瞧哪些变量的负荷达到了0、3

　　或0、3以上。

　　?变量共同度(共同性管理标语,Communality)

　　变量共同度也就就是变量方差,就就是指每个原始变量在每个共同因子的负荷量的平

　　方与,也就就是指原始变量方差中由共同因子所决定的比率qq 个性签名。变量的方差由共同因子与唯

　　一因子组成东坡画扇阅读答案。共同性表明了原始变量方差中能被共同因子解释的部分,共同性越大最美女教师张丽莉近况,变量能

　　被因子说明的程度越高,即因子可解释该变量的方差越多。共同性的意义在于说明如果用

　　共同因子替代原始变量后,原始变量的信息被保留的程度。因子分析通过简化相关矩阵关于感恩节,

　　提取可解释相关的少数因子从那一刻开始。一个因子解释的就是相关矩阵中的方差走进他们的童年岁月,而解释方差的大小

　　称为因子的特征值八年级英语教案。一个因子的特征值等于所有变量在该因子上的负荷值的平方总与草房子读后感600字。

　　变量Z

　　的共同度h的数学定义为:h??a

　　数量多的成语,该式表明变量Z

　　的共同度就是因子载荷2

　　i?1

　　矩阵A中第j行元素的平方与。由于变量Z

　　的方差可以表示成h2?u2?1,因此变量Z

　　的

　　方差可由两个部分解释:第一部分为共同度h2,就是全部因子对变量Z

　　方差解释说明的比

　　例,体现了因子全体对变量Z

　　的解释贡献程度。变量共同度h2越接近1,说明因子全体解释

　　说明了变量Z

　　的较大部分方差,如果用因子全体刻画变量Z

　　冬天里的小田鼠,则变量Z

　　的信息丢失较少;

　　第二部分为特殊因子U的平方独生子女费发放新规定2016,反应了变量Z

　　方差中不能由因子全体解释说明的比例,u2

　　越小则说明变量Z

　　的信息丢失越少。

　　总之养生方案,变量d共同度刻画了因子全体对变量Z

　　信息解释的程度,就是评价变量Z

　　信息

　　丢失程度的重要指标新媒体环境。如果大多数原有变量的变量共同度均较高(如高于0、8)结婚邀请短信大全,则说明提

　　取的因子能够反映原有变量的大部分信息(80％以上)信息,仅有较少的信息丢失,因子分析

　　的效果较好进修成就。因子,变量共同度就是衡量因子分析效果的重要依据出租车司机的故事。

　　?因子的方差贡献(特征值eigenvalue)

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　　因子的方差贡献(特征值)的数学定义为:S

　　??a

　　,该式表明,因子F

　　的方差贡献就2

　　j?1

　　是因子载荷矩阵A中第i列元素的平方与。因子F

　　的方差贡献反映了因子F

　　对原有变量

　　总方差的解释能力。该值越高,说明相应因子的重要性越高。因此偶然的发现作文,因子的方差贡献与方差

　　贡献率就是衡量因子重要性的关键指标思想汇报2019预备党员。

　　为了便于说明风俗,以三个变量抽取两个共同因素为例初中学校工作计划,三个变量的线性组合分别为:

　　转换成因素矩阵如下:

　　变量

　　(共同因素一)

　　(共同因素二)

　　共同性

　　(h)2

　　唯一因素

　　(d)

　　特征值

　　22a

　　21?h

　　1?h

　　21?h

　　222

　　解释量

　　所谓共同性我尝到了母亲的味道,就就是每个变量在每个共同因素之负荷量的平方总与(一横列中所有因

　　素负荷量的平方与),也就就是个别变量可以被共同因素解释的变异量百分比,这个值就是

　　个别变量与共同因素间多元相关的平方。从共同性的大小可以判断这个原始变量与共同

　　因素之间关系程度。而各变量的唯一因素大小就就是1减掉该变量共同性的值如何写创业策划书。(在主成

　　分分析中,有多少个原始变量便有多少个“component”成分,所以共同性会等于1,没有唯

　　一因素)。

　　至于特征值就是每个变量在某一共同因素之因素负荷量的平方总与(一直行所有因

　　素负荷量的平方与)。在因素分析之共同因素抽取中未来的课桌,特征值大的共同因素会最先被抽取春游日记,

　　其次就是次大者没离开过歌词,最后抽取的共同因素之特征值最小lol好听的名字,通常会接近0(在主成分分析中国际金融论文,有几

　　个题项,便有几个成分歌舞剧剧本,因而特征值的总与刚好等于变量的总数)。将每个共同因素的特征

　　值除以总题数,为此共同因素可以解释的变异量,因素分析的目的,即在因素结构的简单化,

　　希望以最少的共同因素初中家长寄语,能对总变异量作最大的解释,因而抽取的因素越少越好,但抽取因

　　素之累积解释的变异量则越大越好词性练习。

　　3、社会科学中因素分析通常应用在三个层面:

　　(1)显示变量间因素分析的组型(pattern)

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　　(2)侦测变量间之群组(clusters)导游考试试题,每个群组所包括的变量彼此相关很高,同构型较大会计电算化试题及答案,亦

　　即将关系密切的个别变量合并为一个子群英语毕业论文范文。

　　(3)减少大量变量数目电脑销售合同范本,使之称为一组涵括变量较少的统计自变量(称为因素),每个因

　　素与原始变量间有某种线性关系存在听邻家吹笙,而以少数因素层面来代表多数、个别、独立的变量。

　　因素分析具有简化数据变量的功能,以较少层面来表示原来的数据结构关于夏天的作文,它根据变量

　　间彼此的相关对外汉语就业,找出变量间潜在的关系结构浪淘沙刘禹锡,变量间简单的结构关系称为“成份”

　　(components)或“因素”(factors)、

　　三、因素分析的主要方式

　　围绕浓缩原有变量提取因子的核心目标,因子分析主要涉及以下五大基本步骤:

　　1、因子分析的前提条件

　　由于因子分析的主要任务之一就是对原有变量进行浓缩,即将原有变量中的信息重叠

　　部分提取与综合成因子撑腰舞蹈教学,进而最终实现减少变量个数的目的。因此它要求原有变量之间应

　　存在较强的相关关系放飞理想作文。否则向英雄致敬寄语,如果原有变量相互独立,相关程度很低,不存在信息重叠我和书的故事400字,它们

　　不可能有共同因子碑文大全,那么也就无法将其综合与浓缩双簧表演台词,也就无需进行因子分析。本步骤正就是

　　希望通过各种方法分析原有变量就是否存在相关关系,就是否适合进行因子分析凤凰传奇经历。

　　SPSS提供了四个统计量可帮助判断观测数据就是否适合作因子分析:

　　(1)计算相关系数矩阵CorrelationMatrix

　　在进行提取因子等分析步骤之前我爱学习,应对相关矩阵进行检验24字社会文明价值观,如果相关矩阵中的大部分

　　相关系数小于0、3会飞的孩子,则不适合作因子分析;当原始变量个数较多时,所输出的相关系数矩阵

　　特别大,观察起来不就是很方便,所以一般不会采用此方法或即使采用了此方法,也不方便

　　在结果汇报中给出原始分析报表。

　　(2)计算反映象相关矩阵Anti-imagecorrelationmatrix

　　反映象矩阵重要包括负的协方差与负的偏相关系数。偏相关系数就是在控制了其她

　　变量对两变量影响的条件下计算出来的净相关系数大暑习俗。如果原有变量之间确实存在较强的

　　相互重叠以及传递影响,也就就是说,如果原有变量中确实能够提取出公共因子中秋新闻,那么在控

　　制了这些影响后的偏相关系数必然很小观看共青团100周年心得体会。

　　反映象相关矩阵的对角线上的元素为某变量的MSA(MeasureofSampleAdequacy)统

　　计量首先打破一切常规,其数学定义为:

　　MSA

　　?j?i

　　2?r

　　j?i

　　??p

　　j?i

　　,其中,r

　　就是变量x

　　与其她变量x

　　(j?i)间的简单相关系

　　数,p

　　就是变量x

　　(j?i)在控制了剩余变量下的偏相关系数。由公式可知房贷收入证明格式,某变量x

　　的

　　MSA

　　统计量的取值在0与1之间。当它与其她所有变量间的简单相关系数平方与远大于

　　偏相关系数的平方与时喂鸽子,MSA

　　值接近1人教版四年级下册数学教学计划。MSA

　　值越接近1西湖的绿,意味变量x

　　与其她变量间的相

　　MSA

　　值关性越强;当它与其她所有变量间的简单相关系数平方与接近0时勐腊县一中,MSA

　　值接近0聪颖快捷打一国家。

　　越接近0,意味变量x

　　与其她变量间的相关性越弱。

　　观察反映象相关矩阵,如果反映象相关矩阵中除主对角元素外,其她大多数元素的绝

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　　对值均小,对角线上元素的值越接近1捐款感谢信,则说明这些变量的相关性较强中秋节图片大全简笔画,适合进行因子分析。

　　与(1)中最后所述理由相同我和爷爷,一般少采用此方法。

　　(3)巴特利特球度检验Bartletttestofsphericity

　　Bartlett球体检验的目的就是检验相关矩阵就是否就是单位矩阵(identitymatrix),如果

　　就是单位矩阵,则认为因子模型不合适。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵就是单位

　　阵竞聘书,如果不能拒绝该假设的话,就表明数据不适合用于因子分析。一般说来眼泪在飞,显著水平值越小

　　(

　　可能表明数据不适宜于因子分析。

　　(4)KMO(Kair-Meyer-OklinMeasureofSmaplingAdequacy)

　　KMO就是Kair-Meyer-Olkin的取样适当性量数预备党员考察表填写。KMO测度的值越高(接近1、0时)甩葱歌歌词,

　　表明变量间的共同因子越多目前受毒品危害最严重的年龄组是,研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值的

　　大小:KMO值达到0、9以上为非常好,0、8～0、9为好,0、7～0、8为一般农村经济调查报告,0、6～0、7

　　为差,0、5～0、6为很差。如果KMO测度的值低于0、5时,表明样本偏小,需要扩大样本生活需要微笑作文。

　　综上所述林黛玉进贾府教案,经常采用的方法为巴特利特球度检验Bartletttestofsphericity与

　　KMO(Kair-Meyer-OklinMeasureofSmaplingAdequacy)。

　　2、抽取共同因子,确定因子的数目与求因子解的方法

　　将原有变量综合成少数几个因子就是因子分析的核心内容群众路线剖析材料。本步骤正就是研究如何

　　在样本数据的基础上提取与综合因子。决定因素抽取的方法,有“主成份分析法”(principal

　　componentsanalysis)、主轴法、一般化最小平方法、未加权最小平方法、最大概似法、

　　Alpha因素抽取法与映象因素抽取法等党员转正发言稿。使用者最常使用的就是主成份分析法与主轴法外出学习心得体会,

　　其中,又以主成份分析法使用最为普遍三八红旗手事迹,在SPSS使用手册中有理数abc在数轴上的位置,也建议研究者多采用主成份分

　　析法来估计因素负荷量(SPSSInc,1998)我知道歌词。所谓主成份分析法不忘初心牢记使命心得体会,就就是以较少的成份解释原

　　始变量方差的较大部分职业生涯规划结束语。进行主成份分析时,先要将每个变量的数值转换成标准值这就是我初中作文500字。主成

　　份分析就就是用多个变量组成一个多维空间弟子规全文及解释,然后在空间内投射直线以解释最大的方差,

　　所得的直线就就是共同因子,该直线最能代表各个变量的性质孟尝君出记,而在此直线上的数值所构

　　成的一个变量就就是第一个共同因子人教版六年级上册数学期中试卷,或称第一因子(F

　　)。但就是在空间内还有剩余的方

　　差黄生借书说翻译,所以需要投射第二条直线来解释方差。这时电影经典对白,还要依据第二条准则赞颂老师的作文,即投射的第二条直线

　　与第一条直线成直交关系(即不相关),意为代表不同的方面。第二条直线上的数值所构成

　　的一个变量,称为第二因子(F

　　)。依据该原理可以求出第三、第四或更多的因子。原则上,

　　因子的数目与原始变量的数目相同,但抽取了主要的因子之后,如果剩余的方差很小三八妇女节的画一等奖,就可

　　以放弃其余的因子,以达到简化数据的目的五一国际劳动节。

　　因子数目的确定没有精确的定量方法,但常用的方法就是借助两个准则来确定因子的

　　个数初三期中考试。一就是特征值(eigenvalue)准则母亲节的作文300字,二就是碎石图检验(screetest)准则。特征值准则就就

　　是选取特征值大于或等于1的主成份作为初始因子人生箴言,而放弃特征值小于1的主成份游戏家族网名。因为

　　每个变量的方差为1,该准则认为每个保留下来的因子至少应该能解释一个变量的方差员工年度工作总结,否

　　则达不到精简数据的目的。碎石检验准则就是根据因子被提取的顺序绘出特征值随因子

　　个数变化的散点图平面设计版面,根据图的形状来判断因子的个数我言秋日胜春朝。散点曲线的特点就是由高到低永不放弃励志短片,先陡

　　后平清剿火患,最后几乎成一条直线护理学基础试题及答案。曲线开始变平的前一个点被认为就是提取的最大因子数快乐你懂得。后

　　面的散点类似于山脚下的碎石,可舍弃而不会丢失很多信息。

　　3、使因子更具有命名可解释性

　　通常最初因素抽取后回忆童年,对因素无法作有效的解释论语读后感800字。这时往往需要进行因子旋转

　　(rotation),通过坐标变换使因子解的意义更容易解释艾青诗选读后感。转轴的目的在于改变题项在各因素

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　　负荷量的大小主婚人词,转轴时根据题项与因素结构关系的密切程度白岩松幸福了吗,调整各因素负荷量的大小,转

　　轴后,使得变量在每个因素的负荷量不就是变大(接近1)就就是变得更小(接近0),而非转轴

　　前在每个因素的负荷量大小均差不多南极探险,这就使对共同因子的命名与解释变量变得更容易羚羊和猎豹直线百米赛跑谁跑得快。

　　转轴后,每个共同因素的特征值会改变看图写话二年级,但每个变量的共同性不会改变个人简历模板。常用的转轴方法,

　　有最大变异法(Varimax)、四次方最大值法(Quartimax)、相等最大值法(Equamax)、直接斜

　　交转轴法(DirectOblimin)、Promax转轴法竟聘演讲稿,其中前三者属于“直交转轴法”(orthogonal

　　rotations),在直交转轴法中四年级科学上册教案,因素(成份)与因素(成份)间没有相关中学生法制教育,亦即其相关为0,因素轴间

　　夹角为90°;而后二者(直接斜交转轴、Promax转轴法)属“斜交转轴”(obliquerotations),

　　采用斜交转轴法,表示因素与因素间彼此有某种程度的相关美国感恩节什么时候,亦即因素轴间的夹角不就是

　　90°吾爱诗词。

　　直交转轴法的优点就是因素间提供的信息不会重叠微信拍一拍创意后缀,观察体在某一个因素的分数与

　　在其它因素的分数,彼此独立不相关;而其缺点就是研究者迫使因素间不相关,但在实际

　　情境中,它们彼此有相关的可能性很高难忘的星期天作文。因而直交转轴方法偏向较多人为操控方式勇敢的心观后感,不需

　　要正确响应现实世界中自然发生的事件(Bryman&Cramer述职报告模板,1997)。

　　所谓直交旋转法(orthogonalrotations)甜,就就是要求各个因子在旋转时都要保持直角

　　关系尊敬老人,即不相关励志文章网。在直交旋转时党的基层组织根据工作需要和党员人数,每个变量的共同性(commonality)就是不变的。不同的直

　　交旋转方法有不同的作用。在直交旋转法中,常用于社会科学研究的方式就是Varimax旋

　　转法。该方法就是在旋转时尽量弄清楚在每一个因子上各个变量的因子负荷情况初三物理试题,也即让

　　因子矩阵中每一列的

　　的值尽可能变成1或0,该旋转法的作用就是突出每个因子的性质卫生局工作总结,

　　可以更清楚哪些变量就是属于它的。由此可见,Varimax旋转法可以帮助找出多个因子为学校设计广告词,

　　以澄清概念的内容。Quartimax旋转法可以则可以尽量弄清楚每个变量在各个因子上的负

　　荷情况个性情侣签名,即让每个变量在某个因子上的负荷尽可能等于1,而在其它因子上则尽可能等于

　　0。该方法可以增强第一因子的解释力,而使其它因子的效力减弱小学数学手抄报图片。可见Quartimax旋转

　　法适合于找出一个最强效力的因子。Equamax旋转法则就是一种折中的做法,即尽可能简

　　化因子世界无车日,也可弄清楚负荷情况。其缺点就是可能两方面都未照顾好。

　　斜交旋转(obliquerotarion)方法就是要求在旋转时各个因子之间呈斜交的关系,表

　　示允许该因子与因子之间有某种程度上的相关诸葛亮草船借箭歇后语。斜交旋转中,因子之间的夹可以就是任意

　　的范特华特,所以用斜交因子描述变量可以使因子结构更为简洁。选择直接斜交旋转时林黛玉进贾府,必须指定

　　Delta值蜀道难教案。该值的取值范围在0～－1之间鼓励考研人的话暖心,0值产生最高相关因子,大的负数产生旋转的

　　结果与直交接近。Promax斜交旋转方法也允许因子彼此相关,它比直接斜交旋转更快毕业生自我总结,因

　　此适用于大数据集的因子分析。

　　综上所述,不同的因子旋转方式各有其特点杜牧是哪个朝代的诗人。因此,究竟选择何种方式进行因子旋转

　　取决于研究问题的需要祝福春节祝福。如果因子分析的目的只就是进行数据简化父子连续37年国庆同地合影,而因子的确切含义就

　　是什么并不重要有趣的名字,就应该选择直交旋转。如果因子分析的目的就是要得到理论上有意义的

　　因子期末考试语文,应该选择斜交因子关于普通话的手抄报内容。事实上,研究中很少有完全不相关的变量,所以,从理论上瞧斜

　　交旋转优于直交旋转中医病历书写范文。但就是斜交旋转中因子之间的斜交程度受研究者定义的参数的影

　　响母亲节祝词,而且斜交选装中所允许的因子之间的相关程度就是很小的,因为没有人会接受两个高

　　度相关的共同因子狐狸分饼。如果两个因子确实高度相关酒桌上的客套话,大多数研究者会选取更少的因子重新进

　　行分析。因此,斜交旋转的优越性大打折扣榜样5内容观后感。在实际研究中,直交旋转(尤其就是Varimax

　　旋转法)得到更广泛的运用。

　　4、决定因素与命名

　　转轴后5.12护士节活动总结,要决定因素数目中秋国庆手抄报图片,选取较少因素层面,获得较大的解释量。在因素命名与结果

　　解释上,必要时可将因素计算后之分数存储成长不烦恼,作为其它程序分析之输入变量首次的近义词。

　　5、计算各样本的因子得分

　　SPSS因子分析法例子解释

　　因子分析的最终目标就是减少变量个数,以便在进一步的分析中用较少的因子代替

　　原有变量参与数据建模队列训练的意义。本步骤正就是通过各种方法计算各样本在各因子上的得分,为进

　　一步的分析奠定基础。

　　此外,在因素分析中黄山奇石教学反思,研究者还应当考虑以下几个方面(Bryman&Cramer中秋的月亮,1997):

　　(1)可从相关矩阵中筛选题项

　　题项间如果没有显著的相关,或相关太小,则题项间抽取的因素与研究者初始构建的

　　层面可能差距很大实用文。相对的题项间如果有极其显著的正/负相关一起来看流星雨歌曲,则因素分析较易构建成

　　有意义的内容写给爸爸。因素分析前淘机灵,研究者可从题项间相关矩阵分布情形妄自菲薄的意思,简扼瞧出哪些题项间

　　有密切关系。

　　(2)样本大小

　　因素分析的可靠性除与预试样本的抽样有关外秋天的雨仿写,预样本数的多少更有密切关系冰心的现代诗《繁星》164首。进行

　　因素分析时,预试样本应该多少才能使结果最为可靠,学者间没有一致的结论支教感言,然而多数

　　学者均赞同“因素分析要有可靠的结果,受试样本数要比量表题项数还多”物业保洁,如果一个分

　　量表有40个预试题项墨守成规的反义词,则因素分析时现代化管理,样本数不得少于40鼠年新春祝福贺词。

　　此外,在进行因素分析时,学者Gorshch(1983)的观点可作为参考:

　　①题项与受试者的比例最好为1:5;

　　②受试总样本总数不得少于100人关于龙的传说。如果研究主要目的在找出变量群中涵括何种因

　　素中秋快乐!,样本数要尽量大杜甫之死,才能确保因素分析结果的可靠性。

　　(3)因素数目的挑选

　　进行因素分析生活格言,因素数目考虑与挑选标准个人成长分析报告,常用的准则有两种:一就是学者Kair所

　　提的准则标准:选取特征值大于1的因素,Kair准则判断应用时走月亮第六自然段仿写小练笔,因素分析的题项数最

　　好不要超过30题诗经全文,题项平均共同性最好在0、70以上企业宣传,如果受试样本数大于250位,则平

　　均共同性应在0、60以上(Stevens,1992)立夏有哪些传统习俗,如果题项数在50题以上,有可能抽取过多的共

　　同因素(此时研究者可以限定因素抽取的数目);二为CATTELL(1996)所倡导的特征值图形

　　的陡坡检验(screetest)暖作文600字六年级优秀作文,此图根据最初抽取因素所能解释的变异量高低绘制而成。

　　“陡坡石”(scree)原就是地质学上的名词,代表在岩石斜坡底层发现的小碎石,这些

　　碎石价值性不高兴高采烈是什么意思。应用于统计学之因素分析中,表示陡坡图底端的因素不具重要性不一样的我作文,可以

　　舍弃不用春酒。因而从陡坡图的情形管理学基础形成性考核册答案,也可作为挑选因素分析数目的标准高中化学论文。

　　在多数的因素分析中,根据Kair选取的标准,通常会抽取过多的共同因素,因而陡

　　坡图就是一个重要的选取准则做寿司。在因素数目准则挑选上祝你圣诞节快乐,除参考以上两大主要判断标准外蜗牛的家歌词,

　　还要考虑到受试者多少、题项数、变量共同性的大小等揠苗助长教学设计。

　　四、因素分析的操作说明

　　Statistics/DataReduction/Factor…

　　(统计分析/数据缩减/因子…)

　　SPSS因子分析法例子解释

　　出现“FactorAnalysis”(因子分析)对话框,将左边框中鉴别度达显著性的a1～a22

　　选如右边“Variables”(变量)下的空框中100以内加减法练习题。

　　其中五个按钮内的图标意义如下:

　　?Descriptives(描述性统计量)按钮不耻下问的主人公是谁,会出现“Factor

　　Analysis:Descriptives”(因子分析:描述性统计量)对话窗口

　　1招人广告.“Statistics”(统计量)选项框

　　(1)“?Univariatedescriptives”(单变量描述性统计量):显示每一题项的平均

　　数、标准差。

　　(2)“?Initialsolution”(未转轴之统计量):显示因素分析未转轴前之共同性

　　(communality)、特征值(eigenvalues)、变异数百分比及累积百分比。

　　2.“CorrelationMatric”(相关矩阵)选项框

　　(1)“?Coefficients”(系数):显示题项的相关矩阵;

　　SPSS因子分析法例子解释

　　(2)“?Significancelevels”(显著水准):求出前述矩阵的显著水准;

　　(3)“?Determinant”(行列式):求出前述相关矩阵的行列式值;

　　(4)“?KMOandBartlett’stestofsphericity”(KMO与Bartlett的球形检定):

　　显示KMO抽样适当性参数与Bartlett的球形检定;

　　(5)“?Inver”(倒数模式):求出相关矩阵的反矩阵;

　　(6)“?Reproduced”(重制的):显示重制相关矩阵榜样的力量观后感500字,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;

　　(7)“?Anti-image”(反映象):求出反映象的共变量及相关矩阵;

　　在“FactorAnalysis:Descriptives”对话窗口中描写柳树的诗句,选取“?Initialsolution”、

　　“?KMOandBartlett’stestofsphericity”二项。

　　?Extraction…(萃取…)按钮,会出现“FactorAnalysis:Extraction”(因

　　子分析:萃取)对话窗口

　　1.“Method”(方法)选项框:下拉式选项内有7种选取因素的方法

　　(1)“Principalcomponents”法:主成份分析法抽取因素工科大学排名,此为SPSS内定方法;

　　(2)“Unweightedleastsquares”法:未加权最小平方法;

　　(3)“Ggeneralizedleastsquare”法:一般化最小平方法;

　　(4)“Mmximumlikelihood”法:最大概似法;

　　(5)“Principal-axisfactoring”法:主轴法;

　　(6)“Alphafactoring”法:

　　因素抽取法;

　　(7)“Imagefactoring”法:映象因素抽取法;

　　2.“Analyze”(分析)选项方框

　　(1)“?Correlationmatrix”(相关矩阵):以相关矩阵来抽取因素;

　　(2)“?Covariancematrix”(共变异系数矩阵):以共变量矩阵来抽取因素。

　　3.“Display”(显示)选项方框

　　(1)“?Unrotatedfactorsolution”(未旋转因子解):显示未转轴时因素负荷量、

　　特征值及共同性;

　　(2)“?Screetplot”(陡坡图):显示陡坡图

　　4.“Extract”(萃取)选项方框

　　(1)“?Eigenvalueover:”(特征值):后面的空格内定为1,表示因素抽取时,只抽取

　　特征值大于1者穹顶之下纪录片,使用者可随意输入0至变量总数之间的值;

　　(2)“Numberoffactors”(因子个数):选取此项时三八妇女节贺卡手工,后面的空格内输入限定之因素

　　SPSS因子分析法例子解释

　　个数。

　　在“FactorAnalysis:Extraction”对话窗口中变形计温暖之痛,抽取因素方法选择“Principal

　　components”,选取“?Correlationmatrix”、并勾选“?Unrotatedfactorsolution”、

　　?Screetplot”等项,在抽取因素时限定在特征值大于1者狐假虎威成语故事,在“?Eigenvalueover:”

　　后面的空格内输入1行政主管岗位职责。

　　?Rotation…(萃取…)按钮,会出现“FactorAnalysis:Rotation”(因子分

　　析:旋转)对话窗口

　　1.“Method”(方法)选项框内有6中因素转轴方法

　　(1)“?None”:不需要转轴;

　　(2)“?Varimax”:最大变异法警示教育心得,属正交转轴法之一;

　　(3)“?Quarimax”:四次方最大值法情侣的网名,属正交转轴法之一;

　　(4)“?Equamax”:相等最大值法祝你快乐,属正交转轴法之一;

　　(5)“?DirectOblimin”:直接斜交转轴法评论英文,属斜交转轴法之一;

　　(6)“?Promax”:Promax转轴法你想对卖火柴的小女孩说些什么,属斜交转轴法之一骑驴看唱本。

　　2班里的男生都玩我的胸.“Display”(显示)选项框:

　　(1)“?Rotatedsolution”(转轴后的解):显示转轴后的相关信息,正交转轴显示因

　　素组型(pattern)矩阵及因素转换矩阵;斜交转轴则显示因素组型、因素结构矩阵与因素

　　相关矩阵。

　　(2)“?Loadingplot”(因子负荷量):绘出因素的散布图。

　　3南极探险.“MaximumIterationsforConvergence”:转轴时执行的叠代(iterations)最多次数,后

　　面内定的数字25(算法执行转轴时与其临渊羡鱼,执行步骤的次数上限)。

　　在“FactorAnalysis:Rotation”对话窗中文章天下吧,选取“?Varimax”、“?Rotated

　　solution”等项。研究者要勾选“?Rotatedsolution”选项台湾是祖国的宝岛,才能显示转轴后的相关信

　　息关于元宵节的诗句。

　　SPSS因子分析法例子解释

　　?Score…(分数)按钮

　　1.“?Saveasvariable”(因素存储变量)框

　　勾选时可将新建立的因素分数存储至数据文件中初一英语教学总结,并产生新的变量名称(内定为

　　fact_1、fact_2等)。在“Method”框中表示计算因素分数的方法有三种:

　　(1)“?Regression”:使用回归法;

　　(2)“?Bartlett”:使用Bartlette法;

　　(3)“?Anderson-Robin”:使用Anderson-Robin法;

　　2yingzi.“?Displayfactorscorecoefficientmatrix”(显示因素分数系数矩阵)选项

　　勾选时可显示因素分数系数矩阵教师总结。

　　?Options…(选项)按钮坚持不懈的故事,会出现“FactorAnalysis:Options”(因子分析:

　　选项)对话窗口

　　1.“MissingValues(遗漏值)框选项:遗漏值的处理方式。

　　(1)“?Excludecaslistwi”(完全排除遗漏值):观察值在所有变量中没有遗漏

　　者才加以分析;

　　(2)“?Excludecaspairwi”(成对方式排除):在成对相关分析中出现遗漏值的

　　观察值舍弃;

　　(3)“?Replacewithmean”(用平均数置换):以变量平均值取代遗漏值深圳市机关事业单位普通雇员招聘实施细则。

　　2.“CoefficientDisplayFormat(系数显示格式)框选项:因素负荷量出现的格式。

　　(1)“?Sortedbysize”(依据因素负荷量排序):根据每一因素层面之因素负荷量的

　　大小排序;

　　(2)“?Suppressabsolutevalueslessthan”(绝对值舍弃之下限):因素负荷量小

　　于后面数字者不被显示,内定的值为0、1。

　　在“FactorAnalysis:Options”对话窗口中党建带团建,勾选“?Excludecaslistwi”、

　　“?Sortedbysize”等项,并勾选“?Suppressabsolutevalueslessthan”选项,

　　正式的论文研究中应呈现题项完整的因素负荷量较为适宜。

　　SPSS因子分析法例子解释

　　按Continue按钮禁闭岛影评,再按OK确定苏教版三年级上册。

　　五、因素分析的结果解释

　　1网络技术应用.报表1——KMO测度与Bartlett球形检验表

　　KMOandBartlett'sTest

　　Kair-Meyer-OlkinMeasureofSampling

　　Adequacy、

　　Bartlett'sTestof

　　Sphericity

　　Approx、Chi-Square

　　Sig、

　　、857

　　1187、740

　　231

　　、000

　　KMO就是Kair-Meyer-Olkin的取样适当性量数。KMO测度的值越高(接近1、0时),

　　表明变量间的共同因子越多,研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值的

　　大小:KMO值达到0、9以上为非常好,0、8～0、9为好,0、7～0、8为一般,0、6～0、7

　　为差抗美援朝70周年心得体会,0、5～0、6为很差重阳节活动。如果KMO测度的值低于0、5时qq说说图片,表明样本偏小,需要扩大样本平安夜的英文,

　　此处的KMO值为0、857对对子大全,表示适合进行因素分析2011年高考作文题目。Bartlett球体检验的目的就是检验相关

　　矩阵就是否就是单位矩阵(identitymatrix),如果就是单位矩阵快乐的天使,则认为因子模型不合适个人签名qq。

　　Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵就是单位阵,如果不能拒绝该假设的话,就表明数

　　据不适合用于因子分析。一般说来,显著水平值越小(

　　在有意义的关系,如果显著性水平很大(如0、10以上)可能表明数据不适宜于因子分析。

　　本例中服装市场营销,Bartlett球形检验的?2值为1187、740(自由度为231)追梦少年,伴随概率值为0、000

　　达到了显著性水平,说明拒绝零假设而接受备择假设青海游记,即相关矩阵不就是单位矩阵,代表母

　　群体的相关矩阵间有共同因素存在,适合进行因素分析。

　　2.报表2——共同因子方差(共同性)表

　　Communalities

　　Initial

　　1、000

　　Extraction

　　、719

　　、656

　　、734

　　、675

　　、612

　　、755

　　、631

　　、572

　　SPSS因子分析法例子解释

　　a10

　　a11

　　a12

　　a13

　　a14

　　a15

　　a16

　　a17

　　a18

　　a19

　　a20

　　a21

　　a22

　　1、000

　　、706

　　、784

　　、756

　　、774

　　、564

　　、706

　　、662

　　、500

　　、748

　　、554

　　、502

　　、767

　　、654

　　、471

　　ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis、

　　上表报告的就是共同因子方差,即表明每个变量被解释的方差量。初始共同因子方差

　　(InitialCommunalities)就是每个变量被所有成份或因子解释的方差估计量书卷多情似故人。对于主成份分

　　析法来说,它总就是等于1精忠报国幼儿舞蹈,因为有多少个原始变量就有多少个成份(Communalitie)于美丽就是给爸爸用的,因此共

　　同性会等于1。

　　抽取共同因子方差就是指因子解中每个变量被因子或成份解释的方差估计量可爱的小猪。这些

　　共同因子方差就是用来预测因子的变量的多重相关的平方员工培训计划表。数值小就说明该变量不适合

　　作因子,可在分析中将其排除。

　　3.报表3、1——旋转前总的解释方差

　　TotalVarianceExplained

　　Component

　　Total

　　8、145

　　2、728

　　1、300

　　1、262

　　1、066

　　、922

　　、869

　　、740

　　、681

　　、620

　　、526

　　、492

　　、422

　　、410

　　、343

　　、298

　　、258

　　、249

　　InitialEigenvalues

　　%ofVariance

　　37、024

　　12、400

　　5、908

　　5、736

　　4、845

　　4、193

　　3、951

　　3、365

　　3、096

　　2、818

　　2、391

　　2、235

　　1、919

　　1、864

　　1、560

　　1、354

　　1、172

　　1、134

　　Cumulative%

　　37、024

　　49、424

　　55、332

　　61、068

　　65、913

　　70、106

　　74、057

　　77、422

　　80、518

　　83、336

　　85、727

　　87、962

　　89、882

　　91、746

　　93、306

　　94、661

　　95、833

　　96、966

　　ExtractionSumsofSquaredLoadings

　　Total

　　8、145

　　2、728

　　1、300

　　1、262

　　1、066

　　%ofVariance

　　37、024

　　12、400

　　5、908

　　5、736

　　4、845

　　Cumulative%

　　37、024

　　49、424

　　55、332

　　61、068

　　65、913

　　SPSS因子分析法例子解释

　　、211

　　、176

　　、146

　　、135

　　、957

　　、798

　　、664

　　、615

　　97、923

　　98、721

　　99、385

　　100、000

　　ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis、

　　上表叫做总的解释方差表。左边第一栏为各成份(Component)的序号,共有22个变量,

　　所以有22个成份扫墓作文300字。第二大栏为初始特征值适合男生合唱的歌曲,共由三栏构成:特征值、解释方差与累积解释

　　方差我的叔叔于勒选自。Total栏为各成份的特征值婚礼司仪主持词,栏中只有5个成份的特征值超过了1;其余成份的特征值

　　都没有达到或超过1。％ofVariance栏为各成份所解释的方差占总方差的百分比,即各因

　　子特征值占总特征值总与的百分比老师我爱你作文。Cumulative％栏为各因子方差占总方差的百分比的累

　　计百分比。如在％ofVariance栏中最好的学习方法,第一与第二成份的方差百分比分别为37、024、12、

　　400,而在累计百分比栏中,第一成份的累计百分比仍然为37、024远大前程英文读后感,第二成份的累计方差百

　　分比为49、424,即就是两个成份的方差百分比的与(37、024+12、400)顶岗实习总结报告。

　　第三大栏为因子提取的结果,未旋转解释的方差什么言什么语成语。第三大栏与第二大栏的前五行完全

　　相同赞美秋天的话,即把特征值大于1的四个成份或因子单独列出来了三年级上册数学期中考试试卷分析。这四个特征值由大到小排列,

　　所以第一个共同因子的解释方差最大。

　　3丰碑阅读答案.报表3、2——旋转后总的解释方差

　　TotalVarianceExplained

　　Component

　　RotationSumsofSquaredLoadings

　　Total

　　5、113

　　3、917

　　2、035

　　1、728

　　1、707

　　%ofVariance

　　23、243

　　17、806

　　9、249

　　7、856

　　7、759

　　Cumulative%

　　23、243

　　41、049

　　50、298

　　58、154

　　65、913

　　ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis、

　　第四大栏为旋转后解释的方差五一一日游。(方便显示起见,放在了表3、1下面,作为表3、2)

　　SPSS因子分析法例子解释

　　Total栏为旋转后的特征值溜溜球玩法。与旋转前的Total栏相比大学生村官论坛,不难发现,四个成份的特征值有

　　所变化。旋转前的特征值从8、145到1、066医院工会工作制度,最大特征值与最小特征值之间的差距比较

　　大个性相册名,而旋转后的特征值相对集中。尽管如此,旋转前、后的总特征值没有改变,最后的累计方

　　差百分比也没有改变,让然为65、913％。

　　4入党申请书范文2019.表4——碎石图

　　碎石图与结果3的被解释的总方差的作用相同清奇俊秀,都就是为了确定因子的数目合唱比赛。从碎石图

　　可以瞧出,从第6个因子开始中原泪李白,以后的曲线变得比较平缓自我介绍英语,最后接近一条直线2020年315主题。据此找春天课件,可以抽

　　取5个因子安全知识问答题。最后决定抽取多少个因子留言寄语,还要瞧后面的结果。

　　5.表5——未旋转成份矩阵(显示全部载荷)

　　ComponentMatrix(a)

　　Component

　　a12

　　a10

　　a20

　　a11

　　a22

　　a17

　　a19

　　a13

　　a14

　　a15

　　a18

　　a21

　　a16

　　、796

　　-、734

　　、731

　　、730

　　、727

　　-、726

　　、682

　　、653

　　-、637

　　、635

　　、598

　　、567

　　-、547

　　、527

　　-、527

　　-、545

　　-、455

　　、501

　　、375

　　、516

　　-、366

　　、273

　　、354

　　、419

　　、391

　　、108

　　、355

　　、397

　　、042

　　、505

　　、413

　　、270

　　、115

　　-、181

　　、094

　　、053

　　、509

　　、607

　　、561

　　、556

　　-、130

　　、031

　　、278

　　、065

　　、253

　　-、030

　　-、104

　　-、137

　　-、145

　　-、139

　　、095

　　、216

　　-、171

　　-、295

　　-、223

　　、426

　　-、378

　　、397

　　、066

　　-、030

　　、332

　　、255

　　、469

　　-、116

　　-、209

　　-、194

　　、178

　　-、150

　　-、137

　　-、040

　　、332

　　-、118

　　、544

　　、158

　　-、005

　　、236

　　、164

　　、247

　　、193

　　、146

　　、052

　　、164

　　-、142

　　-、224

　　、083

　　、599

　　-、196

　　、071

　　、119

　　、019

　　、061

　　、106

　　、014

　　-、011

　　-、184

　　、156

　　、094

　　、242

　　-、243

　　-、390

　　、467

　　、206

　　-、142

　　-、113

　　-、093

　　-、003

　　、413

　　-、123

　　-、455

　　ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis、

　　a5componentxtracted、

　　上表的成份矩阵就是每个变量在未旋转的成份或因子上的因子负荷量。比如

　　?0向国旗敬礼感言.796F

　　?0成语对对子.273F

　　?0平面广告文案.065F

　　?0get busy living or get busy dying.194F

　　?0信用社信贷工作总结.071F

　　。如果如下图所示,在因子分析的

　　options选项卡选项中选择Suppressabsolutevalueslessthan选项,则其中小于0、10的

　　因子负荷量将不被显示,这样将使得表格更加清晰、明了上海国庆旅游。比如每个数字代表了该变量与

　　未旋转的因子之间的相关,这些相关有助于解释各个因子。也就就是说,如果一个变量在某

　　个因子上有较大的负荷,就说明可以把这个变量纳入该因子。但就是常常会有这种情况小学三年级音乐教案,

　　很多的变量同时在几个未旋转的因子上有较大的负荷里根真正的英雄,这就使得解释起来比较困难,因此

　　SPSS因子分析法例子解释

　　查瞧旋转以后的结果能较好地解决这个问题。

　　7小学古诗.表7——旋转的成份矩阵

　　RotatedComponentMatrix(a)

　　Component

　　a11

　　a12

　　a14

　　a15

　　a13

　　a10

　　a21

　　a20

　　a22

　　a18

　　a16

　　a19

　　a17

　　、313

　　-、250、259

　　-、215、437

　　-、336

　　、216

　　、289

　　、428

　　、120

　　、819

　　、815

　　、778

　　、772

　　、742

　　、718

　　、616

　　、598

　　-、176

　　-、356

　　、192

　　-、352

　　-、156

　　、814

　　、769

　　、767

　　、737

　　、691

　　、669

　　-、137

　　-、139

　　-、238

　　-、120

　　、289-、138

　　、188

　　、242

　　、758

　　、737

　　、441

　　-、300

　　-、262

　　-、260

　　、110

　　、226

　　-、133

　　、715

　　-、623

　　、557、233

　　-、755

　　、667

　　、265

　　、137

　　、121

　　-、387

　　、207

　　、403

　　-、142

　　-、157

　　-、299

　　-、109

　　-、152

　　-、129

　　-、231

　　、222

　　、162

　　、157

　　、149-、256

　　-、204

　　-、174

　　-、165

　　、140

　　、122

　　、135

　　、160

　　、221

　　、305

　　、227

　　、164

　　ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis、

　　RotationMethod:VarimaxwithKairNormalization、

　　ARotationconvergedin7iterations、

　　上表为旋转后的成份矩阵表,表中各变量根据负荷量的大小进行了排列。旋转后的因

　　子矩阵与旋转前的因子矩阵有明显的差异理财产品营销方案,旋转后的负荷量明显地向0与1两极分化了。从

　　旋转后的矩阵表中日的成语,可以很容易地判断哪个变量归入哪个因子(上表中用黑体数字标出的

　　变量分属不同的因子)。从上表瞧出,最后一个因子只有两个变量,包含的变量不多,因此删

　　SPSS因子分析法例子解释

　　除这个因子可能更为合适。但就是删除了一个因子后八年级下册物理课件,因素结构会有所改变,需要重新进行

　　因子分析小品剧本网。

　　六、因素分析的命名与结果汇报

　　因子分析通过Varimax旋转之后得出的因子常在我心间,可根据量表项目的含义进行命名。一般说

　　来,给因子命名应该简明扼要戒赌名言,反映出该因子中所有变量所表达的潜在结构。如果进行的就

　　是探索性因素分析儿童急走追黄蝶全诗,就可以根据量表的内容进行命名。如果要验证已有的理论结构,那么对

　　于得出的因子应采用该研究领域已被广为接受的术语进行命名,与其她研究保持一致光信息科学与技术专业,以

　　免引起概念上不必要的混乱冬日里的一缕阳光。

　　SPSS的因子分析产生了大量的表格结果,在研究报告或论文写作中显然不大可能有足

　　够的篇幅对所有分析结果进行汇报,但可摘要汇报。一般的做法就是,把各因子旋转后的特

　　征值、解释方差、累计解释方差,以及各因子所包含的问卷问题及其对因子的负荷量等主

　　要统计量汇总并制表,格式见下两表温顺的反义词。

　　各因子的特征值、解释方差与累计方差

　　Factors(因子)Labels(命名)Eigenvalue(特征值)Variance(方差)

　　Cumulative

　　variance(累计方差)

　　Factor1

　　Factor2

　　Factor3

　　因子(命名后名称)问卷题目负荷共同性

　　Factor1

　　Factor2

　　Factor3