1樓：匿名使用者
看碎石圖的復關鍵就是找制拐點，也就是找圖中陡坡和緩坡的臨界點。以下圖為例：
在這個碎石圖中，第乙個特徵值點在頂點處，而第二個特徵值點在拐點處，也就是從第二個點開始，特徵值點就趨於平緩，第乙個點明顯高於其他點，所以抽取乙個因子為佳。
其實碎石圖就是把特徵值畫在座標軸上然後用直線相連，碎石圖的本質就是找出特徵值明顯較大的因子。
從這裡也可看出碎石圖的乙個弊病，就是他沒有乙個固定的臨界標準幫助研究者判斷抽取幾個因子，有時候拐點不十分清晰的話，單憑碎石圖就難以確定抽取幾個因子了，所以最好不要單以碎石圖作為因子抽取依據，可以同時參考特徵值大於1的標準以及平行分析法和map法等。
統計分析中的因子分析(factors),如何確定因子的個數
2樓：匿名使用者
如果使用spssau軟體會預設以特徵根值大於1作為標準。
如果有預期維度，比如20個量表題項分成幾個方面問題，則在分析前設定輸出維度（因子）個數。
spssau-因子
3樓：加斯加的小蘭花
因子分析中因子數目的判定：
除了經驗判斷外，特徵值法是選用較多的判斷方法。因子對應的特徵值就是因子所能解釋的方差大小，而由於標準化變數的方差為1，因此特徵值法要求保留因子特徵值大於1的那些因子。這意味著要求所保留的因子至少能夠解釋乙個變數的方差。
需要注意的是，如果變數的數目少於20，該方法通常會給出乙個比較保守的因子數目。此外，基於所保留的因子能夠解釋的方差比例的方法也常常使用。一般而言，所保留的公因子至少應該能夠解釋所有變數60%的方差。
因子碎石圖（scree
plot）提供了因子數目和特徵值大小的圖形表示。可以用於直觀的判定因子數目。半分法及統計檢驗法也是確定因子數目的方法，但並不常用。
拓展：關於「因子分析」
因子分析的過程包括定義乙個因子分析的問題並確定實施因子分析的變數。應用統計分析方法的關鍵往往並不在於方法本身，而在於對合適的問題選擇合適的方法。因子分析適用的場合往往是一些多變數大樣本的情形，研究者的目的則在於尋求這些具有內在相關性的變數背後的一種基本結構。
包含在因子分析中的變數應當依據過去的經驗、理論或者研究者自己的判斷而被選擇。但非常重要的一點是，這些變數必須具備區間或者比率測度等級。在樣本大小方面，粗略而言，進行因子分析的樣本容量至少應是因子分析所涉及變數數目的4—5倍。
4樓：匿名使用者
方差累計貢獻率，碎石圖，特徵根，很多的
5樓：匿名使用者
這個你剛問過了
這個可以自己設定的，在選項裡面有
我替別人做這類的資料分析蠻多的
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...
用spss已匯出因子分析，具體結果要怎麼分析
kmo檢驗統計量在0.7以上，說明變數之間的偏相關性較強，適合做因子分析，球形檢驗p小於0.001，說明變數之間存在相關性。第二格 為共同性，表示各變數中所含原始資訊能被提取的共同因子所表示的程度，根據你的資料，你提取的公因子是兩個，第三個 是指提取的倆個主成分能解釋差異的比列，第四個 是主成分表示...
在做spss因子分析的時候出現了這個，是為什麼？
迭代計算失敗。你增加iterations試試。我替別人做這類的資料分析蠻多的。25次迭代後沒有收斂，嘗試層架迭代次數為50，我以前給乙個做資料，最多迭代次數達到100 在用spss做因子分析時，主成因分析會顯示乙個原始，乙個重新標度？我想變成最初的一種 5 你想要最初的一種是哪一種？原始指的是每個因...