怎样用SPSS求方差贡献率和方差累计贡献率 1、在SPSS里面确定相关数据以后，按照Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives的顺序进行点击。2、下一步，将成绩选入右侧的Variable(s)中并点击Options。3、这个时候，需要在Dispersion那里勾选图示两项。4、等完成上述操作以后，直接确定OK。5、这样一来如果没问题，即可用SPSS求方差贡献率和方差累计贡献率了。
如何看SPSS中的特征值与解释方差 Total Variance ExplainedInitial Eigenvalues Extraction Sums of Squared LoadingsTotal%of V.C.%Total%of V.C.%1 2.262 75.409 75.409 2.262 75.409 75.4092.719 23.953 99.3623.019.638 100.000就上面这个表格来说，Initial Eigenvalues就是特征值，%of V.就是解释方差，从表中可以看出，1 的%of V.为75.409，说明第一公因子解释了75.409%的变异，其特征根为2.262.2的特征根为0.719，其方差贡献率（%of V.）为23.953%，1.2的累计贡献率为75.409%23.953%99.362%。
累计方差贡献率和方差贡献率是什么关系SPSS中~~ 各方差贡献率相加和等于累计方差贡献率。主成分分析的重点在于解释各变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。主成分分析中不需要有假设，因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。扩展资料：利用因子分析法分析累计方差贡献率和方差贡献率：在因子分析中，因子个数需要分析者指定，spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析，而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333431356637由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量新的变量，几乎带有原来所有变量的信息，来。
