1樓：餘茂平
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。
2樓：匿名使用者
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···
3樓：匿名使用者
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？？
4樓：demon陌
理論上不會改變。
因子分析的主要途徑是構建因子模型來計算各主因子得分，從而分析主因子的貢獻力總結出因子實際意義。資料標準化只是將不同變數量綱化，說明白點就是去掉各變數的單位，統一為標準化資料。
如果原始資料單位不衝突，標準化與否影響不大，正規來講，做多元統計分析前需要將資料進行標準化處理，保證統計分析的正確性。所以不僅不要擔心結果改變，相反應該要求資料的標準化處理。
在spss軟體中做因子分析需要將資料標準化處理嗎
5樓：
理論上不會改變。bai
因子分du析的主要途徑是構建因子模zhi型來計dao算各主因子得分，從而分析回主因子的貢獻力總結出答因子實際意義。資料標準化只是將不同變數量綱化，說明白點就是去掉各變數的單位，統一為標準化資料。 如果你的原始資料單位不衝突，標準化與否影響不大，正規來講，做多元統計分析前需要將資料進行標準化處理，保證統計分析的正確性。
所以不僅不要擔心結果改變，相反應該要求資料的標準化處理。 但是標準化的方法不一，每次標準化後的資料肯定也會不一樣，所以每次標準化後資料做出的因子得分實際上也不能保證一樣。這裡要搞清楚因子分析的結果不是看因子分析的得分是不是幾，而是靠這個得分做出分析結果也就是經濟學意義，所以即便因子得分有可能不一樣，只要結果分析到達一致即可。
用spss做因子分析時，怎樣給資料標準化（具體操作步驟）？
6樓：匿名使用者
我一般都是在excel裡對資料進行標準化預處理，然後拿處理後的資料在spss裡做因子分析，雖然麻煩點，但是心裡有譜，知道該怎麼操作，希望我的經驗能幫上你
用spss做因子分析時，對原始資料進行標準化處理，為什麼沒有處理後的資料呀（我的資料是1行，16列） 5
7樓：匿名使用者
標準化處理是在因子分析之前來做的
spss19和這個沒關係的
你就乙個樣本，做什麼因子分析啊
8樓：匿名使用者
樓上說的是對的，你的樣本資料太少，做因子分析一般需要100行以上的資料才能保證效度的，要是效度要求不太高，20個左右也行！希望能幫助您！
用spss做主成分分析時怎麼將原始資料標準化
9樓：懶惰小人之懶惰
《spss統計分析高階教程》張文彤第2版中第226頁，在「相關陣和協方差」版塊下有這麼一段話：「相關陣不受變數量綱的影響，而協差陣受量綱的影響很大，當變數取值範圍相差很大或量綱不同時，應進行標準化，不過這點在spss中到不存在，因為spss的因子分析方法中本身就包含了乙個標準化過程。」
spss的因子分析方法中本身就包含了乙個標準化過程。
你說的是主成分分析，統計書上提到過，可以把主成分分析看成是因子分析中的一種，而且spss中主成分分析和因子分析都放在了一起，使用同乙個spss分析過程。
spss進行因子分析前 需要對原始資料進行標準化處理 麼？？
10樓：匿名使用者
不需要。資料的標準化處理在spss中是自動進行的。
11樓：匿名使用者
不需要，軟體自動進行。
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...