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主成分分析时，是不是得到的方差百分比就是贡献率，累计百分比就是累计贡献率？？ 得到的方差百分比就是贡献率，累计百分比就是累计贡献率，成分矩阵用来判定主成分。贡献率指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比，即产出量与投入量之比，或所得量与所费量之比。计算公式：贡献率（%）=贡献量（产出量，所得量）/投入量（消耗量，占用量）×100%贡献率也用于分析经济增长中各因素作用大小的程度。成分矩阵（component matrix）由主成分法得到的因素负荷矩阵。采用同一组被试进行比较时，必须保证两种实验处理之间没有相互影响，同时要平衡位置顺序。扩展资料主成分分析的主要作用1、主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。即用研究m维的Y空间代替p维的X空间(m)，而低维的Y空间代替高维的x空间所损失的信息很少。即：使只有一个主成分Yl(即 m=1)时，这个Yl仍是使用全部X变量(p个)得到的。例如要计算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所选的前m个主成分中，如果某个Xi的系数全部近似于零的话，就可以把这个Xi删除，这也是一种删除多余变量的方法。2、有时可通过因子负荷aij的结论，弄清X变量间的某些关系。e69da5e6ba90e79fa5e98193313334313663373、多维数据的一种图形表示方法。我们知道当维数大于3时便不能画出几何图形，多元统计研究的。
什么是分层逐步多元回归分析？ 分层回归通常用于中介作用或者调节作用研究中。分析时通常第一层放入基本个人信息题项或控制变量；第二层放入核心研究项。使用SPSSAU在线spss分析，输出格式均为标准格式，复制粘贴到word即可使用。分层回归其实是对两个或多个回归模型进行比较。我们可以根据两个模型所解释的变异量的差异来比较所建立的两个模型。一个模型解释了越多的变异，则它对数据的拟合就越好。假如在其他条件相等的情况下，一个模型比另一个模型解释了更多的变异，则这个模型是一个更好的模型。两个模型所解释的变异量之间的差异可以用统计显著性来估计和检验。扩展资料：前面介绍的回归分析中的自变量和因变量都是数值型变量，如果在回归分析中引入虚拟变量（分类变量），则会使模型的应用范围迅速扩大。在自变量中引入虚拟变量本身并不影响回归模型的基本假定，因为经典回归分析是在给定自变量X的条件下被解释变量Y的随机分布。但是如果因变量为分类变量，则会改变经典回归分析的基本假定，一般在计量经济学教材中有比较深入的介绍，如Logistics回归等。参考资料来源：-多元回归分析
