Spss的基本方法使用步骤由于一次的调研工作，我们的数据分析采用spss的统计e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333433646531分析工具，然后我是一个新人，全都是一步一步从零开始操作的。在学习的过程中简单记录了一点笔记，既然写了，就觉得应该把它保存下来，所以来到了这里，为我的第一次spss操作做个马克。因子分析方法：指标非常多，反映相同事情的进行聚合设置的地方：描述—kmo抽取—主成分，碎石图旋转—最大方差法得分—保存为变量选项—大小为变量、删除最小系数，特征值为0.6kmo>；0.6—看是否有效，对原始数据的检验。在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01，则为差异显著，如果P，则差异极显著。公因子方差—提取程度（损失的数据，如果损失低于40%即满意）解释总方差：可以分成几类，然后提取主成分因子，累积方差贡献率，累积特征值大于等于85%（放宽70%）.(损失率低于15%)碎石图：类似于解释总方差，特征值大于1的就是主成分，对解释方差的解释和完善成分矩阵—一般不考虑，不够充分，只是中间步骤旋转后成分矩阵—成分1，成分2中。
SPSS中，我想用因子分析的方法降维，但SPSS中KMO和Bartlett检验显示不出来，请问怎么办？ 这是因为你在因子分析时没有在Descriptive里选中KMO and Bartlett's test
怎样利用spss进行巴特利特球度检验和KMO检验 Bartlett球性检验用于检验相关阵中各变量间的相关性，是否为单位阵，即检验各个变量是否各自独立。因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验。在因子分析中，若拒绝原假设，则说明可以做因子分析，若不拒绝原假设，则说明这些变量可能独立提供一些信息，不适合做因子分析。因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验。KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性，取值在0~1之间。KMO统计量越接近于1，变量间的相关性越强，偏相关性越弱，因子分析的效果越好。实际分析中，KMO统计量在0.7以上时效果比较好；当KMO统计量在0.5以下，此时不适合应用因子分析法，应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。如果变量间彼此独立，则无法从中提取公因子，也就无法应用因子分析法。Bartlett球形检验判断如果相关阵是单位阵，则各变量独立因子分析法无效。由SPSS检验结果显示Sig.（即p值）时，说明各变量间具有相关性，因子分析有效。扩展资料Kaiser给出了常用的KMO度量标准：0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，。
