因子分析spss步骤

1. 因子分析spss步骤

步骤如下：
1、在新建的Excel表格中，插入六列数据，有种类、AC1、AC2、AC3、AC4和AC5；

2、打开SPSS分析工具，点击文件菜单，打开数据选择excel表格，从而导入数据；

3、导入数据之后，调整变量列展示的宽度，展示默认数据视图；

4、单击分析菜单，然后选择降维中的因子；

5、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中；

6、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验；

7、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图；

8、选择旋转打开窗口，方法选择最大方差法，显示勾选旋转后的解和载荷图；

9、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续；

10、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续；

11、确定之后，生成因子分析结果，有相关性矩阵、KMO和巴特利特检验；

12、根据已选的几个变量，生成公因子方差和总方差解释；

13、接着，生成以组件号为横坐标，特征值为纵坐标，构成碎石图；

14、还可以生成成分矩阵和旋转后的成分矩阵，提取方法是主成分分析法；

15、在成分转换矩阵下方，生成旋转后的空间中的组件图；

16、最后按照成分，生成成分得分系数矩阵和成分得分协方差矩阵。

2. spss主成分分析结果解读

结果分析
（1）KMO与巴特利特球形检验

由表可以知，巴特利特球形检验的统计量值为3960.473，相应的概率P值为0。在显著性水平下，应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵存在显著差异。同时KMO值为0.844，根据Kaiser给出的度量KMO的标椎可知问卷题项适合做因子分析。
（2）公因子方差

提取值表示每个变量被公因子表达的多少，一般认为，大于0.7就说明变量被公因子很好地表达。由表可以看出，绝大多数变量的提取值大于0.85，变量能被公因子很好地表达。
（3）解释总方差
提取方法：主成分分析法
（4）旋转成分矩阵
提取方法：主成分分析法
（5）计算因子得分:因子分析是基于研究各题项之间的内部依赖关系，将一些信息重叠、相关性高的变量指标归结为几个不相关的综合因子的多重统计方法。通过SPSS23.0得出的成分得分系数矩阵，见表，可得到、、、、公因子的得分表达式为：
其中、、、、公因子分别代表基础技能，创新能力，资源运用，合作精神，创新思维。

3. spss主成分分析是什么？

spss的主成分分析主要应用在因子分析里，目的是将原来很多的因素，通过他们内在的相关分析，整合成新的一个或多个相对独立的综合因素，来代表原来散乱的因素。
例如我们测量客户满意度设计了10个题目，那数据收集完后，就可以通过因子分析，来看看这10个题目是否能综合成几个因素。通过spss的主成分分析，就可以得出相应结果。
结果可能是其中5个题目的相关显著，可以通过一个因素来归纳这5个因素，另外3个、 2个也可以分别组成一个，而且主成分对应的特征值大于1，这样就最后就可以通过3个综合因素来研究和分析客户满意度了。
主成分分析可以理解为一种数据的处理理论，也可以理解为一种应用方法。而因子分析则可以理解为一种应用方法，因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方法来浓缩因子。
所以其实所谓的区别只不过是在学科研究当中存在的，因为同属于统计学的理论，所以一定要找出两者的区别来。但是如果你只是应用的话，那就没必要考虑两者有什么区别。

4. spss主成分分析步骤是什么？

spss主成分分析法详细步骤：
1、打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。如图1所示：

2、打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。如图2所示：

3、勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。如图3所示：

4、点击抽取，方法里选择主成分再点击碎石图。如图4所示：

5、点击旋转，再点击最大方差旋转。如图5所示：

6、点击得分，再点击，保存为变量及显示因子得分系数矩阵。如图6所示：

7、最后点确定就可以在输出截面看到主成分分析的结果了。如图7所示：
扩展资料：
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口。

5. spss因子分析详细步骤

1、在新建的Excel表格中，插入六列数据，有种类、AC1、AC2、AC3、AC4和AC5；

2、打开SPSS分析工具，点击文件菜单，打开数据选择excel表格，从而导入数据；

3、导入数据之后，调整变量列展示的宽度，展示默认数据视图；

4、单击分析菜单，然后选择降维中的因子；

5、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中；

6、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验；

7、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图；

8、选择旋转打开窗口，方法选择最大方差法，显示勾选旋转后的解和载荷图；

9、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续；

10、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续；

11、确定之后，生成因子分析结果，有相关性矩阵、KMO和巴特利特检验；

12、根据已选的几个变量，生成公因子方差和总方差解释；

13、接着，生成以组件号为横坐标，特征值为纵坐标，构成碎石图；

14、还可以生成成分矩阵和旋转后的成分矩阵，提取方法是主成分分析法；

15、在成分转换矩阵下方，生成旋转后的空间中的组件图；

16、最后按照成分，生成成分得分系数矩阵和成分得分协方差矩阵。

6. spss因子分析详细步骤

1、在新建的Excel表格中，插入六列数据，有种类、AC1、AC2、AC3、AC4和AC5；

2、打开SPSS分析工具，点击文件菜单，打开数据选择excel表格，从而导入数据；

3、导入数据之后，调整变量列展示的宽度，展示默认数据视图；

4、单击分析菜单，然后选择降维中的因子；

5、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中；

6、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验；

7、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图；

8、选择旋转打开窗口，方法选择最大方差法，显示勾选旋转后的解和载荷图；

9、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续；

10、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续；

11、确定之后，生成因子分析结果，有相关性矩阵、KMO和巴特利特检验；

12、根据已选的几个变量，生成公因子方差和总方差解释；

13、接着，生成以组件号为横坐标，特征值为纵坐标，构成碎石图；

14、还可以生成成分矩阵和旋转后的成分矩阵，提取方法是主成分分析法；

15、在成分转换矩阵下方，生成旋转后的空间中的组件图；

16、最后按照成分，生成成分得分系数矩阵和成分得分协方差矩阵。

7. SPSS中因子分析中有个选择变量和变量是什么区别，举例说明一下，谢谢各位

变量是用在方程中的， 选择变量是过滤个案的。 比如说个案要求某变量中的值>6， 则那个变量大于六的个案才进入方程。
在回归分析模型 Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中，Y是被解释变量，就称为因变量。X是解释变量，称为自变量。表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量，通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。

隐性变量
因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量 (latent variable, latent factor)。比如，如果要测量学生的学习积极性(motivation)，课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。而学习成绩可以用期中，期末成绩来反应。

8. SPSS如何进行主成分分析？

1、首先打开SPSSAU，右上角【上传数据】，点击或者拖拽原始数据文件上传。

2、选择【进阶方法】->【主成分】，选择需要分析的题目，拖拽到右侧。点击“开始主成分分析”。

3、可以自行设置好要输出的主成分个数，而不是让软件自动识别。

4、同时可以点选保存“成分得分”或“综合得分”，分析结束后用于后续分析使用。

5、完成以上操作后，即可得到分析结果，结果如下图所示，就完成了。