1樓：呂秀才
如果你的問卷已有事先設定好的維度，那麼你用spss的探索式因子分析 是幾乎不可能得出跟原有問卷維度一致的結果。
這種情況下，需要用驗證性因子分析，也就是驗證分析已有的維度結構是否有效。需要用amos
spss因子分析的結果中哪一項是因子載荷值
2樓：墨汁諾
因子分析完了
有個方差表，可以看分量。比如有3個因子，10個變數，每乙個變數在3個因子裡面都有分量，分量最大歸於最大因子。
因子命名、旋**在因子載荷矩陣中，多**況，遇到變數與多個因子有較大的相關關係，即變數需要多個因子共同解釋；多列情況，乙個因子可以同時解釋多個變數。
說明乙個因子不能單獨代表原有的乙個變數，因子模糊不清，而實際情況是對因子有清醒認識，所以因子旋轉。必不可少，盡量使乙個變數在較少的幾個因子上有比較高的載荷。
3樓：
就是這個了，翻譯一下就知道了
關於spss 因子分析主成分分析因子載荷量只有大於0.5才能抽取麼，沒有乙個大於0.5這個分析是不是就失敗了？
4樓：呂秀才
這個不能說此次分析就是失敗的，應該說是你的變數或者說是問卷設計有問題當然也可以不一定參照必須要大於0.5，但是常規的都是這樣參照的這個因子載荷低有可能是問卷變數設計問題，有可能是資料採集質量有問題如果是第乙個問題的話 你可以先進行下問卷題目調整，比如刪減部分題目再嘗試，當然不是隨意刪減的，而是根據專案分析的相關指標來進行。
如果是資料質量問題 你可以嘗試著刪除部分變數再試一下如果兩種方法都不行了，只能說明你的變數設計完全有問題或者資料完全不行 只能重做
5樓：匿名使用者
也沒有一定的標準，你可以試一下旋轉
我幫別人做spss資料分析時，都是這麼的
6樓：匿名使用者
比較常用的是0.5,但不一定，有時可以根據需要萃取0.4以上的部分資料。
當然也可以對部分因子因子載荷量較小的變數進行刪除，不作為整個因子分析的變數。使得部分載荷量值會上公升。
關於spss的效度檢驗 因子負荷量怎麼看 10
7樓：星願下的期盼
1、開啟相關介面輸入資料物件
，在分析那裡選擇降維中的因子分析進入。
2、下一步直接通過彈出的對話方塊確定全部變數，如果沒問題就點選選項。
3、這個時候來到乙個新的視窗，按照圖示進行勾選並確定繼續。
4、這樣一來等得到相應的結果以後，即可實現關於spss的效度檢驗看因子負荷量了。
8樓：曠文玉清戊
搜一下：關於spss的效度檢驗
因子負荷量怎麼看
9樓：匿名使用者
因子分析
1輸入資料。
2點analyze 下拉列表，選data reduction 下的factor 。
3開啟factor analysis後,將資料變數逐個選中進入variables 對話方塊中。
4單擊主對話方塊中的descriptive按扭，開啟factor analysis: descriptives子對話方塊，在statistics欄中選擇univariate descriptives項要求輸出個變數的均值與標準差，在correlation matrix 欄內選擇coefficients項，要求計算相關係數矩陣，單擊continue按鈕返回factor analysis主對話方塊。
5單擊主對話方塊中的extraction 按鈕，開啟如下圖所示的factor analysis: extraction 子對話方塊。在method列表中選擇預設因子抽取方法——principal ***ponents，在analyze 欄中選擇預設的correlation matrix 項要求從相關係數矩陣出發求解主成分，在exact 欄中選擇number of factors;6， 要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。
單擊continue按鈕返回factor analysis主對話方塊。
6單擊主對話方塊中的ok 按鈕，輸出結果。
統計專業研究生工作室原創，請勿複雜貼上
spss因子負荷和因子載荷有何區別
10樓：匿名使用者
因子載荷a（ij）的統計意義就是第i個變數與第j個公共因子的相關係數即表示x（i）依賴f（j）的份量（比重）。統計學術語稱作權，心理學家將它叫做載荷，即表示第i個變數在第j個公共因子上的負荷，它反映了第i個變數在第j個公共因子上的相對重要性。
沒聽過因子負荷，是因子分析中的乙個術語吧
只能解答這些
11樓：匿名使用者
沒區別吧，我一直認為都是一樣的，只不過個人說法不同罷了
12樓：匿名使用者
其實是一樣的，只是每個寫書的人的翻譯方法不一樣而已，你看書的時候就看分析結果就知道
spss中因子載荷矩陣 的負值 是什麼意思？
13樓：demon陌
載荷為負表明這個專案與這個因子呈負相關。因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯絡，即將相關比較密切的幾個變數歸在同一類中，每一類變數就成為乙個因子，以較少的幾個因子反映原資料的大部分資訊。
運用這種研究技術，我們可以方便地找出影響消費者購買、消費以及滿意度的主要因素是哪些，以及它們的影響力運用這種研究技術。
14樓：匿名使用者
第一主成分中對變數的貢獻是看絕對值嗎？
是負號是表示負相關嗎？
是，載荷為負表明這個專案與這個因子呈負相關
SPSS中因子分析後的因子得分怎麼利用
具體方法可以問我的。spss 因子分析之後得出了幾個factor的結果，利用這幾個factor 結果進行了線性回歸分析之後。因子分析的各因子是相互獨立的，如果在三維空間裡的話，就是類似版於x,y,z軸那樣相互垂直的，它們不權相關。所以r值和f值接近零，自然顯著性水平極低接近1了。你做的線性回歸分析毫...
spss，做因子分析時，關於標準化資料的問題
一般採用相關係數矩陣分析都是自動標準化的，如果你不放心，可以人為標準化，會自動儲存新變數的，而不是要重新輸入標準化資料。這個需要人工標準化的 我試過，人工標準化和不做標準化的結果是不一樣的 人工做資料標準化過程 在spss做因子分析時，將原始資料輸入，和將標準化後的資料輸入，產生的結果會不會不同？理...
spss中相關性分析的原理是什麼
問題描述 在spss中做主成成分分析的時候有一步是指標之間的相關性判定，我想知道具體是怎麼進行判定的，他的演算法 原理是什麼？答案1 說判定有些嚴格，其實就是觀察一下各個指標的相關程度。一般來說相關性越是高，做主成分分析就越是成功。主成分分析是通過降低空間維度來體現所有變數的特徵使得樣本點分散程度極...