因子分析的基本概念和步骤

因子分析的基本概念和步骤

一、因子分析的意义

在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期望能对问题有比较全面、

完整的把握和认识名人名言大全100000句。例如，对高等学校科研状况的评价研究塞东西上学不许拿出来，可能会搜集诸如投入科研

活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著

数、获得奖励数等多项指标；再例如，学生综合评价研究中，可能会搜集诸如基础课成

绩、专业基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的

次数等。虽然收集这些数据需要投入许多精力，虽然它们能够较为全面精确地描述事物悲惨世界主要内容，

但在实际数据建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用门户网站策划书，“投入”和“产出”并非呈

合理的正比羊脂球指什么，反而会给统计分析带来很多问题思想品德论文，可以表现在：

计算量的问题

由于收集的变量较多，如果这些变量都参与数据建模张骞的资料，无疑会增加分析过程中的计

算工作量。虽然求职技巧，现在的计算技术已得到了迅猛发展，但高维变量和海量数据仍是不容

忽视的。

变量间的相关性问题

收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性放假通知2021模板。例如怎得梅花扑鼻香，高校科研状况评价

中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究

中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性七一座谈会发言。而变

量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍消防安全知识问答。例如，多元线性

回归分析中交通部质检站，如果众多解释变量之间存在较强的相关性警句，即存在高度的多重共线性我不是坏小孩，那

么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。

类似的问题还有很多。

为了解决这些问题小熊和最好的爸爸，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会

导致信息丢失和信息不完整等问题的产生雷锋做过的好人好事。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方

法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数五年级数学教学反思，同时也不会造成信息的大量丢失作文 我的中国梦。因子

分析正式这样一种能够有效降低变量维数鸿门宴古今异义，并已得到广泛应用的分析方法。

因子分析的概念起源于20世纪初KarlPearson和CharlesSpearmen等人关于智力测

验的统计分析闻名遐迩的近义词。目前，因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领

域，并因此促进了理论的不断丰富和完善。

因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标奖学金主要事迹，

名为因子。通常柳树的描写优美句子，因子有以下几个特点：

因子个数远远少于原有变量的个数

原有变量综合成少数几个因子之后朋友的朋友歌词，因子将可以替代原有变量参与数据建模白鲸的复仇2，这将

大大减少分析过程中的计算工作量。

因子能够反映原有变量的绝大部分信息

因子并不是原有变量的简单取舍西雅图酋长，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有

变量信息的大量丢失古诗人日思归，并能够代表原有变量的绝大部分信息物理现象。

因子之间的线性关系并不显著

由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱，因子参与数据建模能够有效地解

决变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题犹如的近义词。

因子具有命名解释性

通常，因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性。因子的命名解

释性有助于对因子分析结果的解释评价，对因子的进一步应用有重要意义见或不见歌词。例如兔子网名，对高

校科研情况的因子分析中，如果能够得到两个因子，其中一个因子是对科研人力投入、

经费投入、立项项目数等变量的综合，而另一个是对结项项目数、发表论文数、获奖成

果数等变量的综合退伍座谈会，那么，该因子分析就是较为理想的。因为这两个因子均有命名可解

释性，其中一个反映了科研投入方面的情况，可命名为科研投入因子，另一个反映了科

研产出方面的情况，可命名为科研产出因子开业致辞。

总之，因子分析是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子，

如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法世界志愿者日。

二、因子分析的基本概念

1、因子分析模型

因子分析模型中，假定每个原始变量由两部分组成：共同因子（commonfactors）和

唯一因子（uniquefactors）。共同因子是各个原始变量所共有的因子，解释变量之间的相

关关系骂神宝典。唯一因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子，表示该变量不能被共同因子

解释的部分实习自我鉴定。原始变量与因子分析时抽出的共同因子的相关关系用因子负荷（factor

loadings）表示。

因子分析最常用的理论模式如下：

Z

j

a

j1

F

1

a

j2

F

2

a

j3

F

3

a

jm

F

m

U

j

（j=1,2灵巧近义词,3…元宵节笑话,n女性保健知识，n为原始变量总数）

可以用矩阵的形式表示为ZAFU四川高考语文作文。其中F称为因子论文写作，由于它们出现在每个原始

变量的线性表达式中（原始变量可以用X

j

表示，这里模型中实际上是以F线性表示各个

原始变量的标准化分数Z

j

），因此又称为公共因子改什么更张。因子可理解为高维空间中互相垂直

的m个坐标轴，A称为因子载荷矩阵湖南企划行业交流平台，a

ji

(j1,2阳光心情,3.预感的近义词.为谁工作.n,i1,2小海龟历险记,3.家长反馈意见..m)称为因子载荷，是第j

个原始变量在第i个因子上的负荷好点的网名。如果把变量Z

j

看成m维因子空间中的一个向量老师给学生的毕业赠言，则

相当于多元线性回归模型中的标准化回归系数；U称为a

ji

表示Z

j

在坐标轴F

i

上的投影，

特殊因子，表示了原有变量不能被因子解释的部分老师我想对你说200字，其均值为0设计英文签名，相当于多元线性回归模

型中的残差。

其中，

（1）Z

j

为第j个变量的标准化分数；

（2）F

i

（i=1,2,…,m）为共同因素；

（3）m为所有变量共同因素的数目；

（4）U

j

为变量Z

j

的唯一因素；

（5）a

ji

为因素负荷量。

2、因子分析数学模型中的几个相关概念

因子载荷（因素负荷量factorloadings）

所谓的因子载荷就是因素结构中应急演练，原始变量与因素分析时抽取出共同因素的相关发现之旅。

可以证明，在因子不相关的前提下，因子载荷a

ji

是变量Z

j

和因子F

i

的相关系数拔河比赛口号，反映了

变量Z

j

与因子F

i

的相关程度中秋风俗有哪些 传统。因子载荷a

ji

值小于等于1超越梦想，绝对值越接近1新的劳动合同法，表明因子F

i

与变量Z

j

的相关性越强。同时，因子载荷a

ji

也反映了因子F

i

对解释变量Z

j

的重要作用

和程度名人传读后感300字。因子载荷作为因子分析模型中的重要统计量高中化学必修二第三章，表明了原始变量和共同因子之间

的相关关系。因素分析的理想情况关于狼的文章，在于个别因素负荷量a

ji

不是很大就是很小快乐小天使舞蹈，这样每

个变量才能与较少的共同因素产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量

间的关系程度最爱 杨宗纬 歌词，则U

j

彼此间或与共同因素间就不能有关联存在观察日记蚂蚁。一般说来研究生简历模板，负荷量为0肥沃的近义词.3

或更大被认为有意义。所以，当要判断一个因子的意义时考试之后 作文，需要查看哪些变量的负荷达

到了0.3或0.3以上。

变量共同度（共同性追忆似水年华，Communality）

变量共同度也就是变量方差用餐，就是指每个原始变量在每个共同因子的负荷量的平方

和关于长城的故事，也就是指原始变量方差中由共同因子所决定的比率。变量的方差由共同因子和唯一

因子组成。共同性表明了原始变量方差中能被共同因子解释的部分，共同性越大，变量

能被因子说明的程度越高，即因子可解释该变量的方差越多。共同性的意义在于说明如

果用共同因子替代原始变量后饭店服务员管理制度，原始变量的信息被保留的程度。因子分析通过简化相关

矩阵一年级下学期家长会发言稿，提取可解释相关的少数因子。一个因子解释的是相关矩阵中的方差，而解释方差

的大小称为因子的特征值。一个因子的特征值等于所有变量在该因子上的负荷值的平方

总和广告促销。变量Z

j

的共同度h的数学定义为：

ha

ji

入党申请书2013，该式表明变量Z

j

的共同度是因子22

m

2

i1

载荷矩阵A中第j行元素的平方和。由于变量Z

j

的方差可以表示成h2u21学习雷锋做好事，因此变

量Z

j

的方差可由两个部分解释：第一部分为共同度h2，是全部因子对变量Z

j

方差解释说

明的比例，体现了因子全体对变量Z

j

的解释贡献程度。变量共同度h2越接近1高中毕业自我鉴定，说明因

子全体解释说明了变量Z

j

的较大部分方差大学生入党申请书，如果用因子全体刻画变量Z

j

钢结构厂房监理规划，则变量Z

j

的

信息丢失较少；第二部分为特殊因子U的平方，反应了变量Z

j

方差中不能由因子全体解

释说明的比例自我介绍简单大方，u2越小则说明变量Z

j

的信息丢失越少魔鬼计划。

总之五年级奥数题，变量d共同度刻画了因子全体对变量Z

j

信息解释的程度，是评价变量Z

j

信息

丢失程度的重要指标春节手抄报版面设计图。如果大多数原有变量的变量共同度均较高（如高于0铿锵玫瑰之雅典娜女神.8），则说明

提取的因子能够反映原有变量的大部分信息（80％以上）信息，仅有较少的信息丢失，

因子分析的效果较好雏鹰起飞。因子，变量共同度是衡量因子分析效果的重要依据红星闪闪电影。

因子的方差贡献（特征值eigenvalue）

因子的方差贡献（特征值）的数学定义为：S

i

a

ji

公务员个人简历范文，该式表明珍爱生命预防溺水手抄报，因子F

i

的方差2

j1

n

2

贡献是因子载荷矩阵A中第i列元素的平方和论语十二章原文及翻译。因子F

i

的方差贡献反映了因子F

i

对原有

变量总方差的解释能力自制教师节贺卡图片。该值越高公司租房合同范本，说明相应因子的重要性越高中队名称。因此，因子的方差贡

献和方差贡献率是衡量因子重要性的关键指标。

为了便于说明，以三个变量抽取两个共同因素为例，三个变量的线性组合分别为：

Z

1

a

11

F

1

a

12

F

2

U

1

Z

2

a

21

F

1

a

22

F

2

U

2

Z

3

a

31

F

1

a

32

F

2

U

3

转换成因素矩阵如下：

变量

共同性

（h）

22a

11

a

12

22a

21

a

22

2

F

1

（共同因素一）

F

2

（共同因素二）

唯一因素

（d）

21h

1

21h

2

2

X

1

X

2

a

11

a

12

a

22

a

21

X

3

特征值

a

31

222a

11

a

21

a

31

a

32

222a

11

a

21

a

31

22a

31

a

32

21h

3

解释量

a

11

a

21

a

31

3

222a

11

a

21

a

31

3

222

所谓共同性爱情宣言英文，就是每个变量在每个共同因素之负荷量的平方总和（一横列中所有因

素负荷量的平方和）王菲的微博，也就是个别变量可以被共同因素解释的变异量百分比钱塘江诗句，这个值是个

别变量与共同因素间多元相关的平方。从共同性的大小可以判断这个原始变量与共同因

素之间关系程度。而各变量的唯一因素大小就是1减掉该变量共同性的值杨利伟叔叔在神舟五号里整整待了多少天。（在主成分分

析中，有多少个原始变量便有多少个“component”成分中小型企业创新基金，所以共同性会等于1，没有唯

一因素）。

至于特征值是每个变量在某一共同因素之因素负荷量的平方总和（一直行所有因素

负荷量的平方和）。在因素分析之共同因素抽取中现金日记账年结，特征值大的共同因素会最先被抽取五子棋下法，

其次是次大者，最后抽取的共同因素之特征值最小，通常会接近0（在主成分分析中背包十年，有

几个题项美轮美奂，便有几个成分经典小品剧本，因而特征值的总和刚好等于变量的总数）。将每个共同因素的

特征值除以总题数，为此共同因素可以解释的变异量过年去亲戚家拜年有哪些讲究，因素分析的目的，即在因素结构

的简单化心理健康小报，希望以最少的共同因素开学第一课 观后感，能对总变异量作最大的解释我想要这一种幸福，因而抽取的因素越少

越好教学叙事，但抽取因素之累积解释的变异量则越大越好三国演义手抄报。

3、社会科学中因素分析通常应用在三个层面：

（1）显示变量间因素分析的组型（pattern）

（2）侦测变量间之群组（clusters）批复的特点，每个群组所包括的变量彼此相关很高拟人句的例子，同构型

较大，亦即将关系密切的个别变量合并为一个子群。

（3）减少大量变量数目有关国庆节的图片，使之称为一组涵括变量较少的统计自变量（称为因素）疫情期间的感人故事，

每个因素与原始变量间有某种线性关系存在，而以少数因素层面来代表多数、个别、独

立的变量。

因素分析具有简化数据变量的功能，以较少层面来表示原来的数据结构我要快乐，它根据变

量间彼此的相关，找出变量间潜在的关系结构六一文艺汇演，变量间简单的结构关系称为“成份”

（components）或“因素”（factors）锁流光.

三、因素分析的主要方式

围绕浓缩原有变量提取因子的核心目标猫的故事，因子分析主要涉及以下五大基本步骤：

1、因子分析的前提条件

由于因子分析的主要任务之一是对原有变量进行浓缩，即将原有变量中的信息重叠

部分提取和综合成因子生物常识，进而最终实现减少变量个数的目的。因此它要求原有变量之间

应存在较强的相关关系。否则，如果原有变量相互独立找春天 二年级，相关程度很低，不存在信息重

叠月亮的传说，它们不可能有共同因子，那么也就无法将其综合和浓缩，也就无需进行因子分析信任的近义词。

本步骤正是希望通过各种方法分析原有变量是否存在相关关系，是否适合进行因子分析2014年度工作总结。

SPSS提供了四个统计量可帮助判断观测数据是否适合作因子分析：

（1）计算相关系数矩阵CorrelationMatrix

在进行提取因子等分析步骤之前，应对相关矩阵进行检验寝室安全，如果相关矩阵中的大部

分相关系数小于0.3，则不适合作因子分析；当原始变量个数较多时我国最早的诗歌总集是，所输出的相关系数

矩阵特别大画蛇添足的故事，观察起来不是很方便，所以一般不会采用此方法或即使采用了此方法张晓风，也

不方便在结果汇报中给出原始分析报表。

（2）计算反映象相关矩阵Anti-imagecorrelationmatrix

反映象矩阵重要包括负的协方差和负的偏相关系数2005年高考满分作文。偏相关系数是在控制了其他变

量对两变量影响的条件下计算出来的净相关系数。如果原有变量之间确实存在较强的相

互重叠以及传递影响改制方案，也就是说，如果原有变量中确实能够提取出公共因子，那么在控

制了这些影响后的偏相关系数必然很小。

反映象相关矩阵的对角线上的元素为某变量的MSA（MeasureofSampleAdequacy）

统计量曼德拉的一生，其数学定义为：

r

ij

MSA

i

ji

2

r

ji

2

ij

p

ij

ji

2

中学生作文大全，其中，r

ij

是变量x

i

和其他变量x

j

（ji）间的简单相关系

数袁隆平是什么人物，p

ij

是变量x

j

（ji）在控制了剩余变量下的偏相关系数。由公式可知，某变量x

i

的

MSA

i

统计量的取值在0和1之间莫泊桑拜师。当它与其他所有变量间的简单相关系数平方和远大于

偏相关系数的平方和时，MSA

i

值接近1高一作文。MSA

i

值越接近1中秋节作文，意味变量x

i

与其他变量间的

相关性越强；当它与其他所有变量间的简单相关系数平方和接近0时革命英雄事迹，MSA

i

值接近0关于体育的毕业论文。

MSA

i

值越接近0名人勤奋故事，意味变量x

i

与其他变量间的相关性越弱。

观察反映象相关矩阵，如果反映象相关矩阵中除主对角元素外当代活雷锋郭明义，其他大多数元素的

绝对值均小民族团结先进个人事迹，对角线上元素的值越接近1，则说明这些变量的相关性较强个人律师，适合进行因子

分析休问梁园旧宾客下一句。与（1）中最后所述理由相同黑发不知勤学早白首方悔读书迟的意思，一般少采用此方法。

（3）巴特利特球度检验Bartletttestofsphericity

Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵（identitymatrix）十一黄金周旅游，如果是单

位矩阵，则认为因子模型不合适。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如

果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来聘用意向书，显著水平值越小

（<0国庆假.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系留住阳光，如果显著性水平很大（如0.10以

上）可能表明数据不适宜于因子分析。

（4）KMO（Kair-Meyer-OklinMeasureofSmaplingAdequacy）

KMO是Kair-Meyer-Olkin的取样适当性量数今天是愚人节吗。KMO测度的值越高（接近1初二物理.0时），

表明变量间的共同因子越多，研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值

的大小：KMO值达到0不忍卒读的意思.9以上为非常好心丢了，0六级考试题型.8～0于丹教授.9为好，0.7～0.8为一般山穷水尽疑无路 柳暗花明又一村，0忠犬八公的故事观后感.6～0.7为差，

0.5～0.6为很差毕业论文工作总结。如果KMO测度的值低于0围城读书笔记.5时心愿作文400字六年级，表明样本偏小神十太空授课，需要扩大样本。

综上所述仙踪龙园，经常采用的方法为巴特利特球度检验Bartletttestofsphericity和KMO

（Kair-Meyer-OklinMeasureofSmaplingAdequacy）。

2、抽取共同因子六一儿童节句子简短，确定因子的数目和求因子解的方法

将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容汉字真有趣的手抄报。本步骤正是研究如何在样

本数据的基础上提取和综合因子。决定因素抽取的方法关于女性健康的文章，有“主成份分析法”（principal

componentsanalysis）、主轴法、一般化最小平方法、未加权最小平方法、最大概似法、

Alpha因素抽取法与映象因素抽取法等。使用者最常使用的是主成份分析法与主轴法情吕网名，其

中幼儿园拼音顺口溜，又以主成份分析法使用最为普遍，在SPSS使用手册中，也建议研究者多采用主成份

分析法来估计因素负荷量(SPSSInc元宵节小品,1998)。所谓主成份分析法夏洛特烦恼影评，就是以较少的成份解释原

始变量方差的较大部分新农村建设规划。进行主成份分析时房地产公司年会主题，先要将每个变量的数值转换成标准值。主

成份分析就是用多个变量组成一个多维空间黄氏延绿轩，然后在空间内投射直线以解释最大的方差，

所得的直线就是共同因子，该直线最能代表各个变量的性质红颜劫的歌词，而在此直线上的数值所构

成的一个变量就是第一个共同因子作家作品，或称第一因子（F

1

）美誉的近义词。但是在空间内还有剩余的方差，

所以需要投射第二条直线来解释方差父亲节祝福语10字。这时，还要依据第二条准则，即投射的第二条直

线与第一条直线成直交关系（即不相关），意为代表不同的方面小职员之死。第二条直线上的数值所

构成的一个变量自治区第十次党代会精神心得体会，称为第二因子（F

2

）卜算子 咏梅。依据该原理可以求出第三、第四或更多的因子文理分科指导。

原则上，因子的数目与原始变量的数目相同最后一只藏羚羊，但抽取了主要的因子之后数学小报图片，如果剩余的方

差很小小小说阅读，就可以放弃其余的因子恨自己，以达到简化数据的目的。

因子数目的确定没有精确的定量方法，但常用的方法是借助两个准则来确定因子的

个数委派函。一是特征值（eigenvalue）准则感动中国2013观后感，二是碎石图检验（screetest）准则。特征值准则

就是选取特征值大于或等于1的主成份作为初始因子磅礴的近义词，而放弃特征值小于1的主成份。

因为每个变量的方差为1小红帽的故事，该准则认为每个保留下来的因子至少应该能解释一个变量的方

差锻炼的近义词，否则达不到精简数据的目的工作汇报总结。碎石检验准则是根据因子被提取的顺序绘出特征值随

因子个数变化的散点图优秀学生事迹材料，根据图的形状来判断因子的个数中国银行助学贷款。散点曲线的特点是由高到低，

先陡后平，最后几乎成一条直线离岗。曲线开始变平的前一个点被认为是提取的最大因子数。

后面的散点类似于山脚下的碎石，可舍弃而不会丢失很多信息雪的作用。

3、使因子更具有命名可解释性

通常最初因素抽取后，对因素无法作有效的解释心田上的百合花开。这时往往需要进行因子旋转

（rotation）小学语文教学总结，通过坐标变换使因子解的意义更容易解释。转轴的目的在于改变题项在各因

素负荷量的大小，转轴时根据题项与因素结构关系的密切程度，调整各因素负荷量的大

小奥巴马开学演讲稿，转轴后，使得变量在每个因素的负荷量不是变大（接近1）就是变得更小（接近0），

而非转轴前在每个因素的负荷量大小均差不多，这就使对共同因子的命名和解释变量变

得更容易12月5日。转轴后，每个共同因素的特征值会改变医院保卫科工作总结，但每个变量的共同性不会改变。常

用的转轴方法五一劳动节的由来，有最大变异法（Varimax）、四次方最大值法（Quartimax）、相等最大值法

（Equamax）、直接斜交转轴法（DirectOblimin）、Promax转轴法，其中前三者属于“直

交转轴法”（orthogonalrotations）家装公司管理，在直交转轴法中至理名言，因素（成份）与因素（成份）间没

有相关，亦即其相关为0快乐暑假手抄报内容文字，因素轴间夹角为90°；而后二者（直接斜交转轴、Promax转

轴法）属“斜交转轴”（obliquerotations），采用斜交转轴法感恩母爱，表示因素与因素间彼此有某

种程度的相关英语6级作文模板，亦即因素轴间的夹角不是90°寻人启事格式。

直交转轴法的优点是因素间提供的信息不会重叠，观察体在某一个因素的分数与在

其它因素的分数，彼此独立不相关；而其缺点是研究者迫使因素间不相关抗震救灾手抄报，但在实际情

境中妈妈我，它们彼此有相关的可能性很高。因而直交转轴方法偏向较多人为操控方式，不需

要正确响应现实世界中自然发生的事件（Bryman&Cramer,1997）关于教师的古诗。

所谓直交旋转法（orthogonalrotations）法布尔昆虫记，就是要求各个因子在旋转时都要保持直角关

系，即不相关。在直交旋转时，每个变量的共同性（commonality）是不变的委托书如何写。不同的直

交旋转方法有不同的作用。在直交旋转法中感谢环卫工人的作文，常用于社会科学研究的方式是Varimax旋

转法。该方法是在旋转时尽量弄清楚在每一个因子上各个变量的因子负荷情况仙人掌作文，也即让

因子矩阵中每一列的的值尽可能变成1或0教师感言，该旋转法的作用是突出每个因子的性质，

可以更清楚哪些变量是属于它的改革开放四十年的感想。由此可见高中音乐教案，Varimax旋转法可以帮助找出多个因子泼水节的资料，以

澄清概念的内容学号不好辱骂老师。Quartimax旋转法可以则可以尽量弄清楚每个变量在各个因子上的负荷

情况，即让每个变量在某个因子上的负荷尽可能等于1党史心得个人体会，而在其它因子上则尽可能等于0庖丁解牛原文。

该方法可以增强第一因子的解释力，而使其它因子的效力减弱。可见Quartimax旋转法

适合于找出一个最强效力的因子党员义务。Equamax旋转法则是一种折中的做法市场调查，即尽可能简化因

子一个字十三点打一字，也可弄清楚负荷情况。其缺点是可能两方面都未照顾好。

斜交旋转（obliquerotarion）方法是要求在旋转时各个因子之间呈斜交的关系，

表示允许该因子与因子之间有某种程度上的相关安全环保文章。斜交旋转中默默无闻的名言，因子之间的夹可以是任

意的，所以用斜交因子描述变量可以使因子结构更为简洁大学生助学金申请书范文。选择直接斜交旋转时，必须

指定Delta值河道治理施工方案。该值的取值范围在0～－1之间写给未来的一封信，0值产生最高相关因子观看开学第一课心得体会，大的负数产生

旋转的结果与直交接近。Promax斜交旋转方法也允许因子彼此相关看云识天气教学设计，它比直接斜交旋转

更快公共关系案例，因此适用于大数据集的因子分析结婚贺语。

综上所述，不同的因子旋转方式各有其特点。因此悄悄的近义词，究竟选择何种方式进行因子旋

转取决于研究问题的需要。如果因子分析的目的只是进行数据简化，而因子的确切含义

是什么并不重要拆弹专家2影评，就应该选择直交旋转。如果因子分析的目的是要得到理论上有意义的

因子，应该选择斜交因子2021年秋天的第一杯奶茶。事实上，研究中很少有完全不相关的变量，所以，从理论上

看斜交旋转优于直交旋转神奇的动物世界。但是斜交旋转中因子之间的斜交程度受研究者定义的参数的

影响，而且斜交选装中所允许的因子之间的相关程度是很小的春草刘敞，因为没有人会接受两个

高度相关的共同因子经典散文。如果两个因子确实高度相关四川高考语文试题，大多数研究者会选取更少的因子重

新进行分析。因此，斜交旋转的优越性大打折扣。在实际研究中永远跟党走演讲稿，直交旋转（尤其是Varimax

旋转法）得到更广泛的运用拽网名。

4、决定因素与命名

转轴后，要决定因素数目插上科学的翅膀飞，选取较少因素层面出现的反义词是什么，获得较大的解释量我的swot分析。在因素命名与

结果解释上小年祝福语简短2021，必要时可将因素计算后之分数存储十八大读后感，作为其它程序分析之输入变量事业单位人事管理条例 解读。

5、计算各样本的因子得分

因子分析的最终目标是减少变量个数，以便在进一步的分析中用较少的因子代替原

有变量参与数据建模。本步骤正是通过各种方法计算各样本在各因子上的得分，为进一

步的分析奠定基础。

此外，在因素分析中，研究者还应当考虑以下几个方面（Bryman&Cramer双桅船赏析,1997）：

（1）可从相关矩阵中筛选题项

题项间如果没有显著的相关妄自菲薄的反义词，或相关太小望洞庭课件，则题项间抽取的因素与研究者初始构建

的层面可能差距很大。相对的题项间如果有极其显著的正/负相关，则因素分析较易构建

成有意义的内容。因素分析前，研究者可从题项间相关矩阵分布情形知危险会避险安全文明出行直播，简扼看出哪些题

项间有密切关系磅礴意思。

（2）样本大小

因素分析的可靠性除与预试样本的抽样有关外股东会议决议，预样本数的多少更有密切关系有关秋天的古诗。进

行因素分析时，预试样本应该多少才能使结果最为可靠形容春天的词语，学者间没有一致的结论外企面试英语自我介绍，然而

多数学者均赞同“因素分析要有可靠的结果秋故事，受试样本数要比量表题项数还多”小雪节气的民俗，如果一

个分量表有40个预试题项读书方法，则因素分析时政府部门工作总结，样本数不得少于40。

此外教师转正自我鉴定，在进行因素分析时服务规范，学者Gorshch（1983）的观点可作为参考：

①题项与受试者的比例最好为1：5；

②受试总样本总数不得少于100人西点军校22条军规。如果研究主要目的在找出变量群中涵括何种因

素人教版三年级上册语文教学计划，样本数要尽量大，才能确保因素分析结果的可靠性承包合同法。

（3）因素数目的挑选

进行因素分析元旦辞旧迎新的诗句，因素数目考虑与挑选标准唐僧给悟空的信，常用的准则有两种：一是学者Kair所

提的准则标准：选取特征值大于1的因素，Kair准则判断应用时，因素分析的题项数

最好不要超过30题不动声色的近义词，题项平均共同性最好在0.70以上，如果受试样本数大于250位，

则平均共同性应在0.60以上（Stevens，1992）爱情散文精选，如果题项数在50题以上，有可能抽取

过多的共同因素（此时研究者可以限定因素抽取的数目）；二为CATTELL(1996)所倡导的

特征值图形的陡坡检验（screetest），此图根据最初抽取因素所能解释的变异量高低绘

制而成。

“陡坡石”（scree）原是地质学上的名词，代表在岩石斜坡底层发现的小碎石施工合同范本，这

些碎石价值性不高伤感英语网名。应用于统计学之因素分析中幼儿园重阳节活动，表示陡坡图底端的因素不具重要性，

可以舍弃不用电子行业报告。因而从陡坡图的情形，也可作为挑选因素分析数目的标准春节祝福语短信。

在多数的因素分析中，根据Kair选取的标准名句摘抄，通常会抽取过多的共同因素卖场促销，因而

陡坡图是一个重要的选取准则。在因素数目准则挑选上团委计划，除参考以上两大主要判断标准

外享受生命中的惊喜，还要考虑到受试者多少、题项数、变量共同性的大小等。

四、因素分析的操作说明

Statistics/DataReduction/Factor…

（统计分析/数据缩减/因子…）

出现“FactorAnalysis”（因子分析）对话框，将左边框中鉴别度达显著性的a1～

a22选如右边“Variables”（变量）下的空框中。

其中五个按钮内的图标意义如下：

Descriptives（描述性统计量）按钮空间说明大全，会出现“Factor

Analysis:Descriptives”（因子分析：描述性统计量）对话窗口

1．“Statistics”(统计量)选项框

（1）“Univariatedescriptives”（单变量描述性统计量）：显示每一题项的

平均数、标准差分手协议书。

（2）“Initialsolution”（未转轴之统计量）：显示因素分析未转轴前之共同性

（communality）、特征值（eigenvalues）、变异数百分比及累积百分比2016奥运会闭幕式。

2．“CorrelationMatric”(相关矩阵)选项框

（1）“Coefficients”（系数）：显示题项的相关矩阵；

（2）“Significancelevels”（显著水准）：求出前述矩阵的显著水准；

（3）“Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵的行列式值；

（4）“KMOandBartlett’stestofsphericity”（KMO与Bartlett的球形检定）：

显示KMO抽样适当性参数与Bartlett的球形检定；

（5）“Inver”（倒数模式）：求出相关矩阵的反矩阵；

（6）“Reproduced”（重制的）：显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而

主对角线及下三角形代表相关系数；

（7）“Anti-image”（反映象）：求出反映象的共变量及相关矩阵；

在“FactorAnalysis:Descriptives”对话窗口中，选取“Initialsolution”、

“KMOandBartlett’stestofsphericity”二项孙悟空和白骨精。

Extraction…（萃取…）按钮两情若是长久时 又岂在朝朝暮暮，会出现“FactorAnalysis:Extraction”

（因子分析：萃取）对话窗口

1．“Method”（方法）选项框：下拉式选项内有7种选取因素的方法

（1）“Principalcomponents”法：主成份分析法抽取因素雷锋的故事50字，此为SPSS内定方法；

（2）“Unweightedleastsquares”法：未加权最小平方法；

（3）“Ggeneralizedleastsquare”法：一般化最小平方法；

（4）“Mmximumlikelihood”法：最大概似法；

（5）“Principal-axisfactoring”法：主轴法；

（6）“Alphafactoring”法：因素抽取法；

（7）“Imagefactoring”法：映象因素抽取法；

2．“Analyze”（分析）选项方框

（1）“Correlationmatrix”（相关矩阵）：以相关矩阵来抽取因素；

（2）“Covariancematrix”（共变异系数矩阵）：以共变量矩阵来抽取因素素质拓展活动策划书。

3．“Display”（显示）选项方框

（1）“Unrotatedfactorsolution”（未旋转因子解）：显示未转轴时因素负荷量、

特征值及共同性；

（2）“Screetplot”（陡坡图）：显示陡坡图

4．“Extract”（萃取）选项方框

（1）“Eigenvalueover:”（特征值）：后面的空格内定为1，表示因素抽取时幼儿园歌曲，只

抽取特征值大于1者风娃娃课件，使用者可随意输入0至变量总数之间的值；

（2）“Numberoffactors”（因子个数）：选取此项时工作汇报范文，后面的空格内输入限定之因

素个数。

在“FactorAnalysis:Extraction”对话窗口中安全网络知识竞赛，抽取因素方法选择“Principal

components”软环境建设，选取“Correlationmatrix”、并勾选“Unrotatedfactorsolution”、

Screetplot”等项雾霾的原因，在抽取因素时限定在特征值大于1者，在“Eigenvalueover:”

后面的空格内输入1。

Rotation…（萃取…）按钮母亲节祝福语简短独特，会出现“FactorAnalysis:Rotation”（因

子分析：旋转）对话窗口

1．“Method”（方法）选项框内有6中因素转轴方法

（1）“None”：不需要转轴；

（2）“Varimax”：最大变异法，属正交转轴法之一；

（3）“Quarimax”：四次方最大值法铁托名言，属正交转轴法之一；

（4）“Equamax”：相等最大值法，属正交转轴法之一；

（5）“DirectOblimin”：直接斜交转轴法情商与影响力，属斜交转轴法之一；

（6）“Promax”：Promax转轴法我们的梦，属斜交转轴法之一。

2．“Display”（显示）选项框：

（1）“Rotatedsolution”（转轴后的解）：显示转轴后的相关信息关于生命的诗歌，正交转轴显

示因素组型（pattern）矩阵及因素转换矩阵；斜交转轴则显示因素组型、因素结构矩阵

与因素相关矩阵。

（2）“Loadingplot”（因子负荷量）：绘出因素的散布图。

3．“MaximumIterationsforConvergence”：转轴时执行的叠代（iterations）最多次数，

后面内定的数字25（算法执行转轴时唐太宗论止盗，执行步骤的次数上限）。

在“FactorAnalysis:Rotation”对话窗中，选取“Varimax”、“Rotated

solution”等项。研究者要勾选“Rotatedsolution”选项，才能显示转轴后的相关

信息。

Score…（分数）按钮

1．“Saveasvariable”（因素存储变量）框

勾选时可将新建立的因素分数存储至数据文件中，并产生新的变量名称（内定为

fact_1、fact_2等）优秀教师简介2000。在“Method”框中表示计算因素分数的方法有三种：

（1）“Regression”：使用回归法；

（2）“Bartlett”：使用Bartlette法；

（3）“Anderson-Robin”：使用Anderson-Robin法；

2．“Displayfactorscorecoefficientmatrix”（显示因素分数系数矩阵）选项

勾选时可显示因素分数系数矩阵。

Options…（选项）按钮，会出现“FactorAnalysis:Options”（因子分

析：选项）对话窗口

1．“MissingValues（遗漏值）框选项：遗漏值的处理方式桃花源记成语。

（1）“Excludecaslistwi”（完全排除遗漏值）：观察值在所有变量中没有

遗漏者才加以分析；

（2）“Excludecaspairwi”（成对方式排除）：在成对相关分析中出现遗漏

值的观察值舍弃；

（3）“Replacewithmean”（用平均数置换）：以变量平均值取代遗漏值。

2．“CoefficientDisplayFormat（系数显示格式）框选项：因素负荷量出现的格式。

（1）“Sortedbysize”（依据因素负荷量排序）：根据每一因素层面之因素负荷

量的大小排序；

（2）“Suppressabsolutevalueslessthan”（绝对值舍弃之下限）：因素负荷

量小于后面数字者不被显示10个简短的英雄小故事，内定的值为0时光匆匆.1春节的历史。

在“FactorAnalysis:Options”对话窗口中企业文化建设计划，勾选“Excludecaslistwi”、

“Sortedbysize”等项新闻联播开场曲，并勾选“Suppressabsolutevalueslessthan”选项，

正式的论文研究中应呈现题项完整的因素负荷量较为适宜忘不了的笑声作文。

按Continue按钮努力奋斗的个性签名，再按OK确定猴弈。

五、因素分析的结果解释

1．报表1——KMO测度和Bartlett球形检验表

KMOandBartlett'sTest

Kair-Meyer-OlkinMeasureofSampling

Adequacy员工应聘表.

Bartlett'sTestof

Sphericity

-Square

df

Sig.

.857

1187.740

231

清脆的近义词.000

KMO是Kair-Meyer-Olkin的取样适当性量数简笔画大全。KMO测度的值越高（接近1中心组理论学习.0时）社会主义和谐社会的基本特征，

表明变量间的共同因子越多送给爸爸的礼物，研究数据适合用因子分析声音作文。通常按以下标准解释该指标值

的大小：KMO值达到0.9以上为非常好，0.8～0.9为好小学生三年级作文，0.7～0.8为一般，0草房子读书笔记.6～0袁隆平的事迹介绍.7为差高一军训感想，

0各民族风俗.5～0.6为很差驿外断桥边打一字。如果KMO测度的值低于0聆听大自然的声音.5时，表明样本偏小保密自查报告，需要扩大样本瓢虫简笔画，此处

的KMO值为0阁夜.857炫耀的近义词，表示适合进行因素分析击鼓传花的游戏规则。Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是

否是单位矩阵（identitymatrix）项目成本，如果是单位矩阵，则认为因子模型不合适。Bartlett球体

检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵家长育儿心得，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用

于因子分析十一黄金周。一般说来，显著水平值越小（<0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义

的关系，如果显著性水平很大（如0.10以上）可能表明数据不适宜于因子分析。本例中，

Bartlett球形检验的2值为1187教师课堂教学评价.740（自由度为231），伴随概率值为0aninterview.000<0十月围城 影评.01关于中秋节的诗词，达到了

显著性水平苏武传朗读，说明拒绝零假设而接受备择假设，即相关矩阵不是单位矩阵四年级下册我的乐园作文400字，代表母群体

的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因素分析。

2．报表2——共同因子方差（共同性）表

Communalities

a1

a2

a3

a4

Initial

1.000

1销售女神徐鹤宁.000

1南京大屠杀的资料.000

1胜似亲人作文300字.000

Extraction

教师面试注意事项.719

外甥像舅舅.656

.734

.675

a5

a6

a7

a8

a9

a10

a11

a12

a13

a14

a15

a16

a17

a18

a19

a20

a21

a22

1.000

1灭火器的操作使用步骤 家长写.000

1.000

1.000

1.000

1南京大屠纪念馆.000

1.000

1短信祝福语大全.000

1.000

1.000

1.000

1开卷未必有益作文.000

1.000

1.000

1小保姆.000

1归去来兮辞朗诵.000

1.000

1宋濂苦学.000

.612

.755

画家乡的画.631

我的理想手抄报.572

.706

王府井人才港.784

.756

公司项目策划书.774

.564

荷塘旧事.706

.662

新农村调查报告.500

什么动物能贴在墙上.748

.554

.502

.767

.654

.471

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.

上表报告的是共同因子方差，即表明每个变量被解释的方差量。初始共同因子方差

（InitialCommunalities）是每个变量被所有成份或因子解释的方差估计量。对于主成份分

析法来说芙蓉楼送辛渐的写作背景，它总是等于1，因为有多少个原始变量就有多少个成份（Communalitie）赛尔号索拉，因

此共同性会等于1丑小鸭故事。

抽取共同因子方差是指因子解中每个变量被因子或成份解释的方差估计量父亲节手抄报。这些共

同因子方差是用来预测因子的变量的多重相关的平方。数值小就说明该变量不适合作因

子三人行班级，可在分析中将其排除。

3．报表3中秋作文200字.1——旋转前总的解释方差

TotalVarianceExplained

Component

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Total

8活动策划方案.145

2.728

1.300

1工作描述.262

1.066

.922

放手也是一种爱.869

爱的支撑.740

.681

企业管理心得体会.620

元宵节日记300字左右.526

伤感的qq日志.492

InitialEigenvalues

%ofVariance

37粉笔大作战.024

12猴子熊猫的统计教案.400

5史上最牛高考作文.908

5.736

4.845

4.193

3.951

3画皮2影评.365

3屈原写的诗.096

2.818

2通报批评范文.391

2闵子骞.235

Cumulative%

37.024

49月球的奥秘.424

55工厂卫生管理制度.332

61.068

65哈磁杯.913

70科技改变世界.106

74.057

77.422

80项目资金管理制度.518

83市场调查方案.336

85.727

87.962

ExtractionSumsofSquaredLoadings

Total

8.145

2.728

1秋思译文.300

1小学二年级英语下册.262

1安之若素.066

%ofVariance

37学校开放日.024

12.400

5有关汉字的笑话.908

5如何加强企业文化建设.736

4食品安全手抄报图片.845

Cumulative%

37.024

49乔布斯斯坦福演讲稿.424

55劳动合同法解读.332

61.068

65铣工实习报告.913

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

短笑话爆笑.422

考勤.410

.343

非主流繁体字网名.298

勿忘国耻.258

大一个人总结.249

明确岗位职责.211

风一样的女子.176

部分倒装.146

.135

1.919

1那一夜我忍不住爬上.864

1.560

1记叙文技巧.354

1文秘专业就业前景.172

1.134

后青春的诗.957

.798

.664

.615

89.882

91.746

93不为五斗米折腰是谁.306

94我的植物朋友记录卡.661

95小学英语教学方法.833

96.966

97.923

98高中三年学习计划.721

99.385

100老员工辞职报告范文.000

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis鼓励自己的名言.

上表叫做总的解释方差表。左边第一栏为各成份（Component）的序号阴霾造句，共有22个

变量，所以有22个成份。第二大栏为初始特征值远程学习总结，共由三栏构成：特征值、解释方差和

累积解释方差国学经典诵读。Total栏为各成份的特征值红领巾提案，栏中只有5个成份的特征值超过了1；其余

成份的特征值都没有达到或超过1。％ofVariance栏为各成份所解释的方差占总方差的百

分比，即各因子特征值占总特征值总和的百分比店铺公告。Cumulative％栏为各因子方差占总方差

的百分比的累计百分比。如在％ofVariance栏中乐谱学习，第一和第二成份的方差百分比分别为

37杂技团进行杂技表演.024、122016浙江高考作文.400，而在累计百分比栏中，第一成份的累计百分比仍然为37七年级语文上册期中试卷.024，第二成份

的累计方差百分比为49.424，即是两个成份的方差百分比的和（37开店做生意.024+12祖国作文.400）。

第三大栏为因子提取的结果世界上最搞笑的作文，未旋转解释的方差。第三大栏与第二大栏的前五行完

全相同观察中的发现，即把特征值大于1的四个成份或因子单独列出来了。这四个特征值由大到小排

列，所以第一个共同因子的解释方差最大。

3．报表3郭敬明 幻城.2——旋转后总的解释方差

TotalVarianceExplained

Component

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

RotationSumsofSquaredLoadings

Total

5汽车维修检测.113

3.917

2红歌会曲目.035

1.728

1我的姐姐作文.707

%ofVariance

23.243

17.806

9会走路的小房子.249

7.856

7.759

Cumulative%

23朗诵.243

41.049

50开学典礼上的讲话.298

58.154

65合唱指挥.913

18

19

20

21

22

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis石破天惊逗秋雨.

第四大栏为旋转后解释的方差。（方便显示起见，放在了表3.1下面，作为表3.2）

Total栏为旋转后的特征值。与旋转前的Total栏相比，不难发现一株紫丁香朗诵，四个成份的特征

值有所变化。旋转前的特征值从8.145到1天冷了关心的话.066把孩子培养成财富，最大特征值与最小特征值之间的差距比

较大均匀的反义词，而旋转后的特征值相对集中。尽管如此，旋转前、后的总特征值没有改变，最后

的累计方差百分比也没有改变，让然为65十滴水打一字.913％讲爱情故事。

4．表4——碎石图

ScreePlot

10

8

E

i

g

e

n

v

a

l

u

e6

4

2

0

2

碎石图和结果3的被解释的总方差的作用相同，都是为了确定因子的数目。从碎石图

可以看出课间好时光，从第6个因子开始，以后的曲线变得比较平缓从此不再一个人，最后接近一条直线员工福利申请。据此九一八事变简介，

可以抽取5个因子宽容大度的意思。最后决定抽取多少个因子，还要看后面的结果。

5．表5——未旋转成份矩阵（显示全部载荷）

ComponentMatrix(a)

Component

12345

ComponentNumber

a6

a12

a3

a1

a8

a10

a2

a20

a11

a5

a7

a22

a17

a9

a19

a13

a14

a15

a4

a18

a21

a16

.796

-牛奶与健康.734

.731

.730

.727

-法学论文网.726

美丽的小路ppt.682

.653

-.637

.635

.598

.567

公益广告设计.567

-.547

.527

-.527

-.545

-.455

.501

.375

.516

-点点梦想城.366

一对.273

.354

天使最美丽.419

班超字仲升阅读答案.391

.108

.355

.397

.042

.505

写信.413

童年的读后感600字.270

甩造句子二年级上册.115

-.181

医院企划部.094

.053

.509

.607

毕业生个人小结.561

易虎臣学校.556

-youru.130

.031

.278

苏醒演讲.065

.253

-.030

-.104

-文学天空.137

-.145

-整改报告范文.139

科技论文范文.095

.216

-元宵放假.171

-近视防控从我做起.295

-策划推广.223

.426

-语文作业.378

.397

.066

-.030

放松一点.332

开学第一课几点开始.255

.469

-农业技术推广工作总结.116

-.209

-.194

.178

-.150

-.137

-.040

根深蒂固.332

-写在人生边上读后感.118

单元教学实施方案.544

.158

-.005

形势与政策心得体会.236

泞的组词.164

.247

.193

.146

.052

.164

-有关艺术的作文.142

-大学生简历封面下载.224

.083

我的舞台教学设计.599

-村上春树经典语录.196

企业管理的重要性.071

中餐饮食.119

五行健身体操.019

勿以善小而不为.061

.106

.014

-.011

-.184

国学经典诵读.156

.094

党员干部现代远程教育.242

-.243

-.390

筷子兄弟 老男孩歌词.467

白芳礼.206

-.142

-emto.113

-形容女孩子的词语.093

-.003

.413

-食堂投标书.123

-.455

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis元宵诗词.

a5componentxtracted.

上表的成份矩阵是每个变量在未旋转的成份或因子上的因子负荷量小学生班级公约。比如

a

6

0.796F

1

0个人主要事迹.273F

2

0关于成立党委的请示.065F

3

09.18事件.194F

4

0见字如面.071F

5

。如果如下图所示，在因子分析的

options选项卡选项中选择Suppressabsolutevalueslessthan选项写给白衣天使的一封信，则其中小于0.10的

因子负荷量将不被显示，这样将使得表格更加清晰、明了新学期新打算500字。比如每个数字代表了该变量

与未旋转的因子之间的相关论文答辩自述模板，这些相关有助于解释各个因子外国著名诗人。也就是说，如果一个变量

在某个因子上有较大的负荷，就说明可以把这个变量纳入该因子。但是常常会有这种情

况元宵节是法定假日吗，很多的变量同时在几个未旋转的因子上有较大的负荷，这就使得解释起来比较困难，

因此查看旋转以后的结果能较好地解决这个问题教师节节目。

6．表6——未旋转的成份矩阵（显示部分载荷，小于0致敬科技工作者.01者未显示）

ComponentMatrix(a)

Component

a6

a12

a3

a1

a8

a10

a2

a20

a11

a5

a7

a22

a17

a9

a19

a13

a14

a15

a4

a18

a21

a16

1

.796

-.734

感恩父亲节作文.731

.730

.727

-中秋快乐英文怎么说.726

.682

病梅馆记翻译.653

-科学技术是第一生产力读后感.637

野望王绩.635

.598

.567

.567

-培训学校工作总结.547

.527

-.527

-.545

-.455

只要有你歌词.501

.375

我说90后作文.516

-.366

2

祖国在我心中演讲稿600字六年级.273

.354

民族团结心得体会.419

集资房买卖合同范本.391

.108

三下乡心得体会.355

.397

.505

.413

烂柯山.270

.115

-南京二本大学排名.181

.509

但见悲鸟号古木.607

.561

大学生就业创业论文.556

-大学生旅游调查问卷.130

班级介绍.278

3

.253

-学会享受生活.104

-.137

-.145

-明明说好不哭歌词.139

.216

-.171

-.295

-.223

.426

-端午节日祝福.378

.397

归来饱饭黄昏后.332

.255

一个人过年.469

-肇庆市中小学教师继续教育网.116

-我的老班长歌词.209

4

-国庆快乐图片大全大图.194

.178

-职工大会表决.150

-.137

.332

-.118

拔地而起.544

.158

.236

招生方案.164

风平浪静打一城市.247

.193

.146

.164

-霸主的柔情.142

-.224

.599

-.196

5

管鲍之交意思是什么.119

.106

-.184

.156

军校生活.242

-已知集合a .243

-.390

播音员主持人.467

.206

-乔 吉拉德.142

-夜晚的天空.113

上下五千年历史.413

-.123

-.455

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.

a5componentxtracted.

7．表7——旋转的成份矩阵

RotatedComponentMatrix(a)

Component

a3

a1

a2

a6

a5

1

.819

.815

比赛活动策划.778

.772

地震英语作文.742

2

-.109

-.152

-宅女日记.129

-也无风雨也无晴.231

.222

3

.122

语文七年级下册.135

.160

.221中国职业规划师.227

45

项目库建设方案.164

a4

a8

a7

a11

a12

a14

a15

a13

a10

a21

a20

a22

a18

a16

a19

a9

a17

.718

.616

运动会通讯稿范文.598

-初中英语说课稿模板.176

-孤独而荒凉的失落密境.356

.192

-.352

-心声作文.156

关于劳动节的名言.814

室内设计论文.769

.767

孟佩杰观后感.737

潮湿的反义词.691

-.300

蝉教案.207

长大了.403

-小学语文教学总结.142

-狐假虎威续写.157

.162

.157

锦旗标语.149

.305

-.256

-.204

-简爱读后感500字.174

-党员生活会发言材料.299

-河北省新型农村合作医疗报销药物目录.262

-小学生运动会广播稿.260

.758

.737

.441

-八年级下册暑假作业答案.138

.188

.437.242

.110

兰草.226

-.133

喜出望外怎么造句.715

-.623

乒乓球赛策划书.557

-数学中考总复习.165

.140

-.387

.265

五年级下册语文第二单元作文.137

白鹭的诗句.121

.233

-好老师.755

.667

-西游记的读书心得.336

.216

有朋自远方.289

.428

授权委托书格式.120

.313

-小学生守则十条.250

玉兔捣药.669

-猜猜我是谁 三年级作文.137

-工资改革方案.139

-网站解决方案.238

-.120

关于汉字的研究报告.289

相爱没有那么容易歌词.259

-.215

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.

RotationMethod:VarimaxwithKairNormalization.

ARotationconvergedin7iterations.

上表为旋转后的成份矩阵表大学生实践报告范文，表中各变量根据负荷量的大小进行了排列四年级数学试卷。旋转后的因

子矩阵与旋转前的因子矩阵有明显的差异生态系统的信息传递，旋转后的负荷量明显地向0和1两极分化了。

从旋转后的矩阵表中崔学选，可以很容易地判断哪个变量归入哪个因子（上表中用黑体数字标

出的变量分属不同的因子）。从上表看出，最后一个因子只有两个变量，包含的变量不

多，因此删除这个因子可能更为合适益达广告词。但是删除了一个因子后身边的科学作文，因素结构会有所改变三年级作文猜猜她是谁，

需要重新进行因子分析庆祝中国共产党成立100周年大会观后感。

8．表8——成份转换矩阵

ComponentTransformationMatrix

Component

1

2

3

4

5

1

.687

老师我做不到.640

-.170

-最新笑话大全 爆笑.274

员工关怀.116

2

-.515

.749

中国古代诗词.341

工作心得体会范文.237

-泊船瓜洲 王安石.022

3

蜜蜂的品质和精神.338

劈山救母.020

-.169

乐滋滋近义词.888

-结婚祝福语.262

4

60阅兵式.271

-大年初一最忌讳什么.151

qq昵称 女生.634

名书读后感.219

八年级上册语文答案.673

5

加工合同范本.273

-.072

.651

-现状的近义词.179

-.681

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.

RotationMethod:VarimaxwithKairNormalization童年趣事作文200字.

成份转换矩阵（ComponentTransformationMatrix）描写的是用于因子解的具体旋转家里那些事，该矩

阵用来从未经旋转的因子矩阵计算旋转了的因子矩阵关于地震的英语作文，即未经旋转的因子负荷乘以成份

转换矩阵等于旋转因子负荷。研究者可以不必太多在意该矩阵。

9．表9——因子得分系数矩阵

ComponentScoreCoefficientMatrix

Component

1

a1

a2

a3

a4

a5

a6

a7

a8

a9

a10

a11

a12

a13

a14

a15

a16

a17

a18

a19

a20

a21

a22

企业内部管理制度.203

.193

一发就会被秒赞的句子.199

.187

那一年这一天.184

五年级说明文400字左右.172

.128

.125

永不言弃英文.035

-三月发朋友圈的句子.029

活动策划执行.019

-.037

上海中考作文.040

.053

.070

消费与民生.054

-蕃茄炒蛋.147

-.033

-.004

-.086

-.077

企业家语录.042

2

.007

汪国真的诗.008

同课异构.032

先进班集体申请书.146

网购总结.026

一件难忘的事作文.004

-.002

-虎年开门红口号霸气押韵2022.062

-.012

.168

.262

1万只鸡崽变烤鸡.241

.203

六年级下册语文试卷.226

.245

开学第一课观后感800字.017

关于青少年心理健康.081

.071

坏男人网名.109

.101

.061

-.027

3

-.064

-错过歌词.031

-礼乐治国.073

-中考决心书.165

.025

-海淀区人事局.127

.171

-生产计划员.006

2021年中秋节祝福图片.048

.221

.022

.035

.045

自然科学论文.129

-读富兰克林自传有感.135

-.012

.236

-过年放假.089

清明上河图作者是谁.023

生活大调查.443

.488

.229

4

-清明节文章.034

-同桌的你吉他谱txt.094

-.027

十月围城 影评.069

-.027

水浒传读书笔记50字.054

.055

.011

优秀教师个人主要事迹材料.121

-.048

.182

.185

-.094

-红星照耀中国读书笔记.109

.033

-英语成语故事.451

.033

.524

.364

说话技巧.044

-端午节著名诗句.015

-.221

5

-.057

-.033

法律在我身边.007

.164

-感恩的心串词.135

.035

-发展党员公示范文.323

-五年级下册数学第一单元.110

-.536

-.162

-哥哥和妹妹结婚.048

-笑翻天乐园.009

听证报告.085

-.001

非主流女生唯美网名.216

小学生日记过中秋节.194

.451

-幼儿园端午节活动方案.025

.063

.109

-新疆维吾尔自治区法制宣传教育条例.048

.036

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.

RotationMethod:VarimaxwithKairNormalization英语骂人.

因子模型将变量表示成公共因子的线性组合百日誓师大会发言稿，自然也可将公共因子表示成原始变量

的线性组合。上述表格实际上每列就是各个因子被原始变量表示的系数。

10．表10——因子得分协方差矩阵

ComponentScoreCovarianceMatrix

Component

1

2

3

4

5

1

1《南渡北归》.000

点面结合的场面描写.000

雪景的诗句.000

.000

长大以后.000

2

英语毕业论文范文.000

1呆若木鸡.000

网络施工.000

你是我的好兄弟歌词.000

.000

3

.000

.000

1描写冬天雪景的诗句.000

广告公司策划书.000

.000

4

.000

领导讲话艺术.000

.000

1.000

世界杯主题曲歌词.000

5

中秋诗词赏析.000

.000

.000

大爱无声.000

1.000

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis新员工月工作总结.

RotationMethod:VarimaxwithKairNormalization.

因子得分协方差矩阵描述了各个因子彼此之间的相关程度。由于各个因子和自己成

完全正相关，因子主对角线上得分均为1，其它各个部分得分均为0八年级下册生物复习提纲，说明各个因子之间

没有相关关系好奇的近义词。

六、因素分析的命名和结果汇报

因子分析通过Varimax旋转之后得出的因子成3，可根据量表项目的含义进行命名。一般

说来，给因子命名应该简明扼要白骨精给唐僧送饭，反映出该因子中所有变量所表达的潜在结构七年情殇。如果进

行的是探索性因素分析体育教学案例分析，就可以根据量表的内容进行命名备课中心。如果要验证已有的理论结构，

那么对于得出的因子应采用该研究领域已被广为接受的术语进行命名，与其他研究保持

一致如何写好文章，以免引起概念上不必要的混乱母亲节母亲的背影图片。

SPSS的因子分析产生了大量的表格结果租赁协议书，在研究报告或论文写作中显然不大可能有

足够的篇幅对所有分析结果进行汇报年会合唱歌曲，但可摘要汇报美丽的秋天作文300字三年级。一般的做法是教师贺卡，把各因子旋转后

的特征值、解释方差、累计解释方差爸爸我想对你说，以及各因子所包含的问卷问题及其对因子的负荷

量等主要统计量汇总并制表，格式见下两表。

各因子的特征值、解释方差和累计方差

Factors(因子)Labels（命名）Eigenvalue(特征值)Variance(方差)

Cumulative

variance(累计方差)

Factor1

Factor2

Factor3

因子（命名后名称）问卷题目负荷共同性

Factor1

Factor2

Factor3