因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析。
SPSS大神，求问因子分析之后得出的旋转成分矩阵应该怎么分析？
想通过SPSS直接求出各个主因子的得分，在spss里按钮步骤应该怎么选 主因子？你是主成分分析呢还是因子分析呢？1.如果是主成分分析，综合得分是自己算的，即factor做完之后（得选在factor anaylsis界面选中scores中的display factor score…才会出来这个矩阵）因子载荷矩阵下面那个带score的的表格就是计算主成分得分的系数矩阵，然后将原始数据标准（用描述性统计分析就能直接得到）化后的结果带入方程式（方程系数就是系数矩阵，这个过程得自己算），得到各个主因子的综合的得分，若要计算综合得分，则需要在写一个方程式，Y=Y1*a+y2*b…，y1，y2…为各个主成分得分，a，b…为各个主成分的发差贡献率，在特征值那表里头了。最后得到Y即为综合得分。2.要是因子分析算因子得分就简单了，直接在scores中选中save as variable，那么在表格中直接就会多出来一列得分变量了，即为因子得分。在说说他俩区别吧，主成分就一个用途，那就是排序，比如算哪个城市发展的好可以用，主成分没有含义。因子分析可以分析出来各个因子代表什么，比如算影响各个城市发展的主要因素是什么。共同点就是在SPSS中操作的过程是一样。我是学统计的，这么解释不知道你明白不
求助：spss用因子分析法 怎么得到因子得分和排名 通过因子分析中一个选项保存因子得分，然后系统会在原数据最后保存生成3列因子得分，将假设为a1、a2、a3代表3个因子，然后根据因子分析得出三个因子的特征根值，分别计算粗3个因子的权重，分别为各自的特征根值/三个因子特征根值之和。然后综合因子得分=a1*对应权重+a2*对应权重+a3*对应权重，之后就根据综合因子得分进行大小排名即可。扩展资料（i）因子分析法的分析步骤⑴确认e69da5e887aae799bee5baa6e79fa5e9819331333431366237待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…，Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett。
统计分析中的因子分析(factors)，如何确定因子的个数 因子分析中因子数目的判定：除了经验判断外，特征值法是选用较多的判断方法。因子对应的特征值就是因子所能解释的方差大小，而由于标准化变量的方差为1，因此特征值法要求保留因子特征值大于1的那些因子。这意味着要求所保留的因子至少能够解释一个变量的方差。需要注意的是，如果变量的数目少于20，该方法通常会给出一个比较保守的因子数目。此外，基于所保留的因子能够解释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应该能够解释所有变量60%的方差。因子碎石图（screeplot）提供了因子数目和特征值大小的图形表示。可以用于直观的判定因子数目。半分法及统计检验法也是确定因子数目的方法，但并不常用。拓展：关于“因子分析”因子分析的过程包括定义一个因子分析的问题并确定实施因子分析的变量。应用统计分析方法的关键往往并不在于方法本身，而在于对合适的问题选择合适的方法。因子分析适用的场合往往是一些多变量大样本的情形，研究者的目的则在于寻求这些具有内在相关性的变量背后的一种基本结构。包含在因子分析中的变量应当依据过去的经验、理论或者研究者自己的判断而被选择。但非常重要的一点是，这些变量必须具备区间或者比率测度。
spss教程：因子分析
因子分析法的统计意义 模型2113中F1，F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它们是在5261各个原观测变量的表达式中都共同出4102现的因子，1653是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。e1，e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1，2，…，p）所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。模型中载荷矩阵A中的元素（aij）是为因子载荷。因子载荷aij是xi与Fj的协方差，也是xi与Fj的相关系数，它表示xi依赖Fj的程度。可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权，aij的绝对值越大（|aij|￡1），表明xi与Fj的相依程度越大，或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2，称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量xi的影响。hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1，F2，…，Fm的共同依赖程度大。将因子载荷矩阵A的第j列（j=1，2，…，m）的各元素的平方和记为gj2，称为公共因子Fj对x的方差贡献。gj2就表示第j个公共因子。
因子分析计算综合因子得分的意义 是结合多个指标之后的综合评价指标，就好比一个学生，需要综合学习成绩、纪律、社会实践活动等方面才能得到一个综合评价一样。
谁能解释下主成分分析和因子分析的区别 主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的。
关于spss因子分析法计算总综合得分F的方法。 在线spss平台spssau可以直接保存综合得分，分析时直接勾选“综合得分”这项即可保存。
