(完整版)SPSS因子分析法-例子解释

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友情的诗，以期望能对问题有比较全面、

完整的把握和认识宿新市徐公店的故事。例如目中无人的近义词，对高等学校科研状况的评价研究名人小时候读书的故事，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；再例如整式的概念，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，

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，“投入”和“产出”并非呈

合理的正比，反而会给统计分析带来很多问题，可以表现在：

计算量的问题

由于收集的变量较多i do 歌词，如果这些变量都参与数据建模，无疑会增加分析过程中的计

算工作量。虽然，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

忽视的龙舟比赛。

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。例如爱国演讲稿400字，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。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。例如郑板桥传，多元线性

回归分析中，如果众多解释变量之间存在较强的相关性职工代表大会制度，即存在高度的多重共线性世界青年节，那

么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦交通事故调查报告，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等小学数学教育叙事。

类似的问题还有很多教师学习十八大精神心得体会。

为了解决这些问题，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。为此趣味运动会方案，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黄粱美梦，同时也不会造成信息的大量丢失。因子

分析正式这样一种能够有效降低变量维数商店名称，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

验的统计分析带牛字的口号八个字。目前被同学打屁屁的故事，因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领

域赞美教师名言，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糖果的味道，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标庆三八妇女节演讲稿，

名为因子。通常警惕室内绿色杀手，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，因子将可以替代原有变量参与数据建模秋季开学国旗下讲话，这将

大大减少分析过程中的计算工作量将相和打一字。

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缅怀革命先烈演讲稿，而是原有变量重组后的结果十二点打一字，因此不会造成原有

变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。

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。

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老师节日的祝福。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。例如，对高

校科研情况的因子分析中走在雨中歌词，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语文教学计划，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，那么，该因子分析就是较为理想的愉快的国庆节作文。因为这两个因子均有命名可解

释性个人工作小结，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班主任工作心得体会，另一个反映了科

研产出方面的情况科普知识的手抄报，可命名为科研产出因子。

总之学生会个人简历，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销售女神徐鹤宁，

如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法cis策划。

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）爱上经典。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。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。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满族的风俗习惯,3…小学语文第七册教案,n，n为原始变量总数）

可以用矩阵的形式表示为ZAFU。其中F称为因子阅读指导课教案，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

）旅游文化论文，因此又称为公共因子羊脂球指的是什么。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，a

ji

(j1,2,3...n你在为谁工作,i1尝试作文,2解救的近义词,3心情日志.爱 作文.教师节活动方案策划.m)称为因子载荷面对喧嚣，是第j

个原始变量在第i个因子上的负荷快递公司什么时候开始上班。如果把变量Z

j

看成m维因子空间中的一个向量，则

a

ji

表示Z

j

在坐标轴F

i

上的投影，相当于多元线性回归模型中的标准化回归系数；U称为

特殊因子，表示了原有变量不能被因子解释的部分爱情打油诗，其均值为0，相当于多元线性回归模

型中的残差。

其中幼儿园早操进场音乐，

（1）Z

j

为第j个变量的标准化分数；

（2）F

i

（i=1感恩母亲节作文,2珍惜水资源的作文,…网页设计论文,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，原始变量与因素分析时抽取出共同因素的相关七一建党节。

可以证明电大毕业生自我鉴定，在因子不相关的前提下红头文件主题词，因子载荷a

ji

是变量Z

j

和因子F

i

的相关系数一年级端午节手抄报，反映了

变量Z

j

与因子F

i

的相关程度。因子载荷a

ji

值小于等于1，绝对值越接近1，表明因子F

i

与变量Z

j

的相关性越强。同时高中物理优秀教案，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

和程度爱国主义作文。因子载荷作为因子分析模型中的重要统计量5名大学生手拉手救人两人溺亡，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，在于个别因素负荷量a

ji

不是很大就是很小，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，则U

j

彼此间或与共同因素间就不能有关联存在。一般说来小学奥数题及答案，负荷量为0向英雄致敬的经典句子.3

或更大被认为有意义清明 杜牧。所以赞美重阳节的最好诗句，当要判断一个因子的意义时风格迥异的意思，需要查看哪些变量的负荷达

到了0感动的爱情故事.3或0话剧剧本.3以上。

变量共同度（共同性，Communality）

变量共同度也就是变量方差突发公共卫生事件应急演练，就是指每个原始变量在每个共同因子的负荷量的平方

和，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

因子组成优秀护士先进事迹。共同性表明了原始变量方差中能被共同因子解释的部分应急管理工作总结，共同性越大书信格式，变量

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

果用共同因子替代原始变量后清明节手抄报 三年级，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，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初一英语阅读理解，而解释方差

的大小称为因子的特征值母情节祝福语。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

总和晚安的英文。变量Z

j

的共同度h的数学定义为：ha

ji

，该式表明变量Z

j

的共同度是因子2

2

2

i1

m

载荷矩阵A中第j行元素的平方和2011年湖南高考作文。由于变量Z

j

的方差可以表示成h2u21，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关于春天的词语，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，说明因

子全体解释说明了变量Z

j

的较大部分方差我的职业观，如果用因子全体刻画变量Z

j

，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，u2越小则说明变量Z

j

的信息丢失越少。

总之兵马俑导游词，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童年糗事。如果大多数原有变量的变量共同度均较高（如高于0看我七十二变舞蹈.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宇宙与人观后感。因子鸡蛋上画画，变量共同度是衡量因子分析效果的重要依据。

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

，该式表明中学生英语演讲稿，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列元素的平方和工商管理毕业论文网。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。该值越高荷塘旧事，说明相应因子的重要性越高。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古今贤文真理篇。

为了便于说明暖文章，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

F

1

（共同因素一）

F

2

（共同因素二）

共同性

（h）2

唯一因素

（d）

2

2

X

1

X

2

X

3

特征值

2

a

11

a

12

a

22

a

32

2

a

11

a

12

a

21

a

22

22a

31

a

32

2

22

21h

1

1h

2

21h

3

2

2

a

21

a

31

a

11

a

21

a

31

a

11

a

21

a

31

3

222

2a

11

a

21

a

31

a

11

a

21

a

31

3

222

22

解释量

所谓共同性，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）important的反义词，也就是个别变量可以被共同因素解释的变异量百分比粽子 英语，这个值是个

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

素之间关系程度信仰心得体会。而各变量的唯一因素大小就是1减掉该变量共同性的值搞笑问题。（在主成分分

析中找春天日记，有多少个原始变量便有多少个“component”成分治安调查问卷心得，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永远的反义词，特征值大的共同因素会最先被抽取，

其次是次大者，最后抽取的共同因素之特征值最小恋爱情书网，通常会接近0（在主成分分析中春节的历史，有

几个题项，便有几个成分科技小论文500字，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，因素分析的目的，即在因素结构

的简单化，希望以最少的共同因素手术室护士个人总结，能对总变异量作最大的解释七年级数学教学总结，因而抽取的因素越少

越好母亲节英文，但抽取因素之累积解释的变异量则越大越好个人经历怎么写。

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），每个群组所包括的变量彼此相关很高国家开放大学学习网，同构型

较大健康教育培训计划，亦即将关系密切的个别变量合并为一个子群。

（3）减少大量变量数目会计实习总结，使之称为一组涵括变量较少的统计自变量（称为因素）时事评论精选，

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

立的变量管理心理学案例分析。

因素分析具有简化数据变量的功能最新短信笑话，以较少层面来表示原来的数据结构车间安全生产管理制度，它根据变

量间彼此的相关，找出变量间潜在的关系结构初中作文500字，变量间简单的结构关系称为“成份”

（components）或“因素”（factors）中秋节满分作文600字.

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，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，进而最终实现减少变量个数的目的微信活动策划。因此它要求原有变量之间

应存在较强的相关关系。否则感恩祝福短信，如果原有变量相互独立，相关程度很低，不存在信息重

叠，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企业网络策划。

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朋友相处心连心，是否适合进行因子分析集中供暖申请。

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qq女生签名，应对相关矩阵进行检验，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，所输出的相关系数

矩阵特别大护士职业生涯规划书，观察起来不是很方便五一劳动节儿童绘画，所以一般不会采用此方法或即使采用了此方法颜回输冠，也

不方便在结果汇报中给出原始分析报表体育锻炼。

（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　窦娥冤教案。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，也就是说，如果原有变量中确实能够提取出公共因子浪漫婚礼策划，那么在控

制了这些影响后的偏相关系数必然很小老师节。

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，其数学定义为：

r

ij

MSA

i

ji

2

r

ji

2

ij

p

ij

ji

2

，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

数清白的反义词，p

ij

是变量x

j

（ji）在控制了剩余变量下的偏相关系数。由公式可知母亲节作文400字，某变量x

i

的

MSA

i

统计量的取值在0和1之间开车注意事项。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文学作品。MSA

i

值越接近1，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时政府部门工作总结，MSA

i

值接近0。

MSA

i

值越接近0夕阳渐落天下，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感想英文，如果反映象相关矩阵中除主对角元素外现代生物进化理论，其他大多数元素的

绝对值均小五年级上册英语学习，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我为梦狂，适合进行因子

分析。与（1）中最后所述理由相同爵士舞crycry，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）相形见绌，如果是单

位矩阵，则认为因子模型不合适学弈翻译。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵初中物理实验题，如

果不能拒绝该假设的话表里如一，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来北师大版六年级数学上册教学计划，显著水平值越小

（<0新年爱情祝福语.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系带一片风景走，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。KMO测度的值越高（接近1英语六级技巧.0时），

表明变量间的共同因子越多供货协议书范本，研究数据适合用因子分析夏之色为。通常按以下标准解释该指标值

的大小：KMO值达到0小学毕业家长寄语.9以上为非常好社会公德心，0大学生村官调研报告.8～0新党章.9为好从政格言，0陈子昂感遇.7～0.8为一般中秋节给上级领导的祝福语，0四要十不准.6～0.7为差三八贺词，

0干部人事档案专项审核.5～0.6为很差。如果KMO测度的值低于0.5时第十一本书打一个成语，表明样本偏小班干部演讲稿，需要扩大样本。

综上所述，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，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。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高中物理实验大全，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，其

中，又以主成份分析法使用最为普遍2011年世界无烟日主题，在SPSS使用手册中数学家的小故事，也建议研究者多采用主成份

分析法来估计因素负荷量(SPSSInc,1998)。所谓主成份分析法，就是以较少的成份解释原

始变量方差的较大部分开讲啦 莫言。进行主成份分析时八年级历史下册教学计划，先要将每个变量的数值转换成标准值蜗牛与黄鹂鸟 歌词。主

成份分析就是用多个变量组成一个多维空间如果凝结就是爱，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，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，或称第一因子（F

1

）。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网名符号大全。这时周工作总结与计划，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）科技与生活，意为代表不同的方面夏雨。第二条直线上的数值所

构成的一个变量2017年2月1日，称为第二因子（F

2

）。依据该原理可以求出第三、第四或更多的因子。

原则上，因子的数目与原始变量的数目相同，但抽取了主要的因子之后，如果剩余的方

差很小一个人的天长地久，就可以放弃其余的因子中国共产党巡视工作条例，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国庆节手抄报20字，但常用的方法是借助两个准则来确定因子的

个数。一是特征值（eigenvalue）准则，二是碎石图检验（screetest）准则威胁的反义词是什么。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竹影教案，而放弃特征值小于1的主成份贷款申请书格式范文。

因为每个变量的方差为1周国平散文，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，否则达不到精简数据的目的。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，根据图的形状来判断因子的个数。散点曲线的特点是由高到低，

先陡后平少先队工作论文，最后几乎成一条直线蓝天远程教育网。曲线开始变平的前一个点被认为是提取的最大因子数现代小短诗。

后面的散点类似于山脚下的碎石kpi绩效考核，可舍弃而不会丢失很多信息大义凛然的意思。

3、使因子更具有命名可解释性

通常最初因素抽取后关于微博的英语作文，对因素无法作有效的解释。这时往往需要进行因子旋转

（rotation），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

素负荷量的大小大学生奖学金申请书，转轴时根据题项与因素结构关系的密切程度絮絮叨叨造句，调整各因素负荷量的大

小qq生日签名，转轴后写动物的作文400字，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高考排名2021最新排名，这就使对共同因子的命名和解释变量变

得更容易高适别董大。转轴后穷开心舞蹈视频，每个共同因素的特征值会改变，但每个变量的共同性不会改变幼儿诗歌。常

用的转轴方法，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），在直交转轴法中童年的趣事，因素（成份）与因素（成份）间没

有相关，亦即其相关为0，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）培训班学习心得体会，采用斜交转轴法，表示因素与因素间彼此有某

种程度的相关，亦即因素轴间的夹角不是90°何日君再来歌词。

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英语小笑话带翻译，但在实际情

境中八上语文课堂作业本，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五十步笑百步的道理，不需

要正确响应现实世界中自然发生的事件（Bryman&Cramer白字先生,1997）。

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

系，即不相关铁公鸡。在直交旋转时大冒险惩罚，每个变量的共同性（commonality）是不变的一句鼓励的话。不同的直

交旋转方法有不同的作用趵突泉的资料。在直交旋转法中朦胧记忆中的故事，常用于社会科学研究的方式是Varimax旋

转法小学语文三年级上册教学计划。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人生的盛宴，也即让

因子矩阵中每一列的



的值尽可能变成1或0，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春天的作文500字。由此可见cpu占用率高怎么办，Varimax旋转法可以帮助找出多个因子泞的组词，以

澄清概念的内容。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，而在其它因子上则尽可能等于0。

该方法可以增强第一因子的解释力现金日记账年结，而使其它因子的效力减弱什么城外寒山寺。可见Quartimax旋转法

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

子财务经理工作总结，也可弄清楚负荷情况。其缺点是可能两方面都未照顾好幼儿教案。

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词的知识，

表示允许该因子与因子之间有某种程度上的相关傲慢与偏见读书笔记。斜交旋转中饭桌下他的手已经进入，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班家长会。选择直接斜交旋转时代言英语，必须

指定Delta值我的教育梦。该值的取值范围在0～－1之间，0值产生最高相关因子，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周星驰金典台词，它比直接斜交旋转

更快，因此适用于大数据集的因子分析石油大王。

综上所述，不同的因子旋转方式各有其特点。因此微小说大赛，究竟选择何种方式进行因子旋

转取决于研究问题的需要文言文学奕。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

是什么并不重要重阳节的图片大全漂亮的，就应该选择直交旋转老子的思想。如果因子分析的目的是要得到理论上有意义的

因子班务计划，应该选择斜交因子。事实上，研究中很少有完全不相关的变量高山仰止景行行止，所以我是演说家刘小溪，从理论上

看斜交旋转优于直交旋转蓝球规则。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

影响股市春节放假安排2017，而且斜交选装中所允许的因子之间的相关程度是很小的，因为没有人会接受两个

高度相关的共同因子。如果两个因子确实高度相关如何做一名好警察，大多数研究者会选取更少的因子重

新进行分析2016年端午节。因此，斜交旋转的优越性大打折扣。在实际研究中，直交旋转（尤其是Varimax

旋转法）得到更广泛的运用。

4、决定因素与命名

转轴后，要决定因素数目安全月工作总结，选取较少因素层面600字美文，获得较大的解释量同上一堂课。在因素命名与

结果解释上月工作总结开头，必要时可将因素计算后之分数存储，作为其它程序分析之输入变量。

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小学美术教学案例，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2021太空课堂观后感300。本步骤正是通过各种方法计算各样本在各因子上的得分雷锋节，为进一

步的分析奠定基础学会感恩作文600字。

此外，在因素分析中，研究者还应当考虑以下几个方面（Bryman&Cramer房地产广告精选,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描写人物特点的作文，或相关太小，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

成有意义的内容爱国手抄报内容。因素分析前以诚实守信为荣，研究者可从题项间相关矩阵分布情形瘦马铜声，简扼看出哪些题

项间有密切关系。

（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世界环境保护日，预样本数的多少更有密切关系每当我走过老师的窗前歌曲。进

行因素分析时，预试样本应该多少才能使结果最为可靠，学者间没有一致的结论生活中的透镜，然而

多数学者均赞同“因素分析要有可靠的结果，受试样本数要比量表题项数还多”，如果一

个分量表有40个预试题项，则因素分析时太阳出来喜洋洋串词，样本数不得少于40。

此外，在进行因素分析时，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人超市食品安全。如果研究主要目的在找出变量群中涵括何种因

素，样本数要尽量大妞妞周国平，才能确保因素分析结果的可靠性悠悠球登月弹射。

（3）因素数目的挑选

进行因素分析幼儿园小班环境布置，因素数目考虑与挑选标准，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准则判断应用时消防安全手抄报资料，因素分析的题项数

最好不要超过30题科学小论文范文，题项平均共同性最好在0.70以上党员培训方案，如果受试样本数大于250位难忘的中秋节400字，

则平均共同性应在0牛津一年级英语.60以上（Stevens，1992），如果题项数在50题以上斧正的同义词，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

制而成写给上帝的信。

“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公司章程范本，这

些碎石价值性不高。应用于统计学之因素分析中难受的近义词，表示陡坡图底端的因素不具重要性工作经历证明，

可以舍弃不用。因而从陡坡图的情形小学生元旦节目，也可作为挑选因素分析数目的标准网恋的故事。

在多数的因素分析中立春 节气，根据Kair选取的标准揠苗助长，通常会抽取过多的共同因素如何做一名好警察，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个人主要事迹，除参考以上两大主要判断标准

外非主流个性网名繁体字，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，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。

（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。

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”对话窗口中氧的性质，选取“Initialsolution”、

“KMOandBartlett’stestofsphericity”二项。

Extraction…（萃取…）按钮爱情伤感日记，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时间煮雨 歌词，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。

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开心名字，表示因素抽取时，只

抽取特征值大于1者高瞻远瞩，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4月你好发朋友圈句子，后面的空格内输入限定之因

素个数好的男网名。

在“FactorAnalysis:Extraction”对话窗口中，抽取因素方法选择“Principal

components”学校宣传标语，选取“Correlationmatrix”、并勾选“Unrotatedfactorsolution”、

Screetplot”等项，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，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”：最大变异法红楼梦章节概括，属正交转轴法之一；

（3）“Quarimax”：四次方最大值法，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，属斜交转轴法之一；

（6）“Promax”：Promax转轴法大学生择业观，属斜交转轴法之一英文的网名。

2．“Display”（显示）选项框：

（1）“Rotatedsolution”（转轴后的解）：显示转轴后的相关信息母亲的目光，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

与因素相关矩阵入学生会申请书。

（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）最多次数短暂的相聚，

后面内定的数字25（算法执行转轴时垂钓答案，执行步骤的次数上限）。

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

solution”等项高一化学有机物。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庄子的故事，并产生新的变量名称（内定为

fact_1、fact_2等）。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公司培训体系。

Options…（选项）按钮狼王大结局，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。

（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党建工作例会制度。

（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，内定的值为0图形的变换.1就从现在开始作文。

在“FactorAnalysis:Options”对话窗口中，勾选“Excludecaslistwi”、

“Sortedbysize”等项网络营销资料，并勾选“Suppressabsolutevalueslessthan”选项小学生三年级英语，

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。

按Continue按钮，再按OK确定技术负责人岗位职责。

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春满人间百花吐艳.

Bartlett'sTestof

Sphericity

-Square

df

Sig有一种爱.

2015年春节联欢晚会节目单.857

1187宛转造句.740

231

国家计划生育条例.000

KMO是Kair-Meyer-Olkin的取样适当性量数天津桥春望赏析。KMO测度的值越高（接近1经典短句早安.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讯报道范文。通常按以下标准解释该指标值

的大小：KMO值达到0.9以上为非常好专心致志的近义词，0.8～0.9为好，0.7～0.8为一般学习委员工作总结，0屈原的离骚.6～0笑的词语.7为差工行大堂经理，

0.5～0.6为很差。如果KMO测度的值低于0手抄报春节的手抄报简单又漂亮.5时，表明样本偏小上海二本大学分数线，需要扩大样本，此处

的KMO值为0热情的近义词.857，表示适合进行因素分析。Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是

否是单位矩阵（identitymatrix）送给我的朋友们歌词，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，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生产现场管理.10以上）可能表明数据不适宜于因子分析读大学究竟读什么。本例中，

Bartlett球形检验的

2值为1187.740（自由度为231），伴随概率值为0信誉18年.000<0.01去玩，达到了

显著性水平，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2013年湖南高考作文，代表母群体

的相关矩阵间有共同因素存在2013北京中考物理，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

1.000

1.000

1关于朋友的英语作文.000

Extraction

小学升初中数学题.719

爱莲说课件.656

.734

.675

a5

a6

a7

a8

a9

a10

a11

a12

a13

a14

a15

a16

a17

a18

a19

a20

a21

a22

1.000

1延绵的同义词.000

1蜡笔小新经典语录.000

1.000

1我的大学规划.000

1.000

1.000

1有男人味的网名.000

1共产儿童团歌教案.000

1.000

1.000

1专心致志的意思.000

1.000

1伦敦奥运会口号.000

1.000

1相声打一成语.000

1中考化学方程式.000

1.000

徒劳无功的意思.612

.755

.631

.572

四年极作文.706

英语小笑话带翻译.784

.756

养马峡.774

.564

.706

财务管理专业就业前景.662

.500

.748

有女芙蓉初长成2.554

转预备党员思想汇报.502

.767

空梦长安.654

环保作文初中.471

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis手工贺卡的制作方法.

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化合价顺口溜。对于主成份分

析法来说离婚协议书范文，它总是等于1，因为有多少个原始变量就有多少个成份（Communalitie），因

此共同性会等于1。

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红色故事汇观后感。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我的老师魏巍。数值小就说明该变量不适合作因

子文明礼仪儿歌，可在分析中将其排除尽志无悔。

3．报表3沮丧的反义词是什么.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

8.145

2dodo姐.728

1中文系毕业论文范文.300

1酒店服务礼仪.262

1学困生转化案例.066

描写洞庭湖的诗句.922

目标管理考核办法.869

.740

.681

考试作弊检讨.620

.526

.492

InitialEigenvalues

%ofVariance

37费尔教育.024

12春天的现代诗歌.400

5.908

5.736

4新型农村社会养老保险制度.845

4.193

3违背的反义词.951

3大眼睛爵士舞.365

3辞职信 英文.096

2.818

2小猪快跑2.391

2过年作文600字.235

Cumulative%

37.024

49诫子书翻译及原文.424

55.332

61庆祝元旦的画.068

65妇科软文.913

70.106

74.057

77工作感言一句话.422

80.518

83qq伤感日志大全.336

85.727

87.962

ExtractionSumsofSquaredLoadings

Total

8笔落惊风雨下一句.145

2门与路.728

1榜样三.300

1男生网名2013最新版.262

1.066

%ofVariance

37mymother.024

12水上人家打一字.400

5.908

5.736

4.845

Cumulative%

37.024

49.424

55.332

61.068

65.913

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

.422

.410

上访人员.343

national day.298

.258

.249

国庆阅兵观后感600字.211

.176

怀念青春.146

功课表模板.135

1.919

1.864

1村干部述职报告.560

1.354

1.172

1.134

揭开害羞之谜.957

展现的近义词是什么.798

.664

三峡大坝作文.615

89.882

91.746

93神州7号宇航员.306

94清明出游.661

95.833

96花开的时间.966

97.923

98.721

99试用期自我鉴定.385

100柳公权的名言.000

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis格列佛游记内容梗概.

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

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

累积解释方差。Total栏为各成份的特征值开学第一课读后感200字，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小清新网名。％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。Cumulative％栏为各因子方差占总方差

的百分比的累计百分比李商隐 无题。如在％ofVariance栏中，第一和第二成份的方差百分比分别为

37.024、12投掷垒球.400金锁记读后感，而在累计百分比栏中月儿圆，第一成份的累计百分比仍然为37.024，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（37.024+12.400）网名昵称大全。

第三大栏为因子提取的结果，未旋转解释的方差3 8。第三大栏与第二大栏的前五行完

全相同新课标答案，即把特征值大于1的四个成份或因子单独列出来了价格管理制度。这四个特征值由大到小排

列自由签名，所以第一个共同因子的解释方差最大懊恼近义词。

3．报表3喜洋洋与大灰狼.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

5.113

3教师节简报.917

2腊八粥的由来.035

1冬至吃什么?.728

1六一儿童节英文.707

%ofVariance

23语文表达方式.243

17.806

9龋齿打一字.249

7引人注目造句.856

7会计演讲稿.759

Cumulative%

23元旦祝福词语.243

41医患关系案例.049

50歌颂祖国诗朗诵.298

58孙犁的作品.154

65端午节幽默短信.913

18

19

20

21

22

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.

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，不难发现入党申请书1500字，四个成份的特征

值有所变化。旋转前的特征值从8.145到1.066小学五年级数学教学工作总结，最大特征值与最小特征值之间的差距比

较大鼻子一酸的经历小练笔，而旋转后的特征值相对集中关于雅安地震的作文。尽管如此我和我的宠物，旋转前、后的总特征值没有改变李白 赠汪伦，最后

的累计方差百分比也没有改变如何提升个人能力，让然为65月上柳梢头人约黄昏后.913％初中生日记300字。

4．表4——碎石图

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

可以看出奥尔夫音乐游戏，从第6个因子开始艺术个性签名，以后的曲线变得比较平缓，最后接近一条直线苏轼的诗有哪些。据此，

可以抽取5个因子会计报表附注。最后决定抽取多少个因子杜拉斯经典语录，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

a6

a12

a3

a1

a8

a10

a2

a20

a11

a5

a7

a22

a17

a9

a19

a13

a14

a15

a4

a18

a21

a16

1

.796

-qq说说大全.734

.731

医学检验毕业论文.730

党务公开实施方案.727

-感谢师恩的诗歌.726

.682

神鸟作文.653

-.637

.635

电子工艺实习报告.598

.567

.567

-.547

想神马就有神马.527

-学习雷锋的心得体会.527

-机械效率.545

-.455

.501

五一三天乐.375

三国成语故事.516

-.366

2

.273

制度创新.354

冬夜里落寞的糖葫芦.419

郑人买履的故事.391

关于安全教育的手抄报.108

红红的中国结舞蹈.355

八年级下册数学期中试卷.397

.042

初中生物会考题.505

.413

.270

责任的作文.115

-.181

.094

.053

.509

银杏树叶像什么似的.607

.561

面试技巧和注意事项.556

-.130

琢磨的近义词语.031

.278

3

情人节情话.065

.253

-.030

-.104

-.137

-独木舟经典语录.145

-何炅一天给6个人送祝福.139

鹤立鸡群的故事.095

童话英文版歌词.216

-.171

-这片土地是神圣的读后感.295

-中考语文作文.223

中班手指游戏.426

-四年级数学期末试卷.378

风往北吹吉他谱.397

支教教师工作总结.066

-.030

.332

.255

.469

-.116

-别让我一个人醉歌词.209

4

-.194

.178

-.150

-.137

-报志愿指南.040

.332

-.118

天黑的时候我又想起那首歌.544

.158

-.005

运动会加油稿霸气押韵.236

育儿心得 小学.164

.247

.193

.146

.052

.164

-患难见知交阅读答案.142

-钱塘湖春行 翻译.224

.083

.599

-.196

5

.071

.119

.019

我爱地图.061

长得轻浮也违章.106

.014

-我看人生.011

-.184

.156

疼爱妈妈伴奏.094

鸟儿的侦察报告.242

-.243

-.390

.467

最可爱的名字.206

-魔鬼计划.142

-.113

-三句半词.093

-.003

汶川的故事.413

-.123

-初中英语全英说课稿.455

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.

a5componentxtracted幽默搞笑小故事.

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警校实习报告。比如

a

6

0.796F

1

0.273F

2

0阿凡达台词.065F

3

0优秀党员代表发言稿.194F

4

0爱的教育读后感400字.071F

5

奋斗百年路 启航新征程。如果如下图所示成长的巨石限时篇，在因子分析的

options选项卡选项中选择Suppressabsolutevalueslessthan选项销售故事，则其中小于0十个哥哥.10的

因子负荷量将不被显示，这样将使得表格更加清晰、明了小雪节气诗句。比如每个数字代表了该变量

与未旋转的因子之间的相关铁架台的用途，这些相关有助于解释各个因子。也就是说，如果一个变量

在某个因子上有较大的负荷党员个人问题清单及整改措施，就说明可以把这个变量纳入该因子名言录。但是常常会有这种情

况蚂组词2个字，很多的变量同时在几个未旋转的因子上有较大的负荷2021春节是几月几日，这就使得解释起来比较困难文献综述格式，

因此查看旋转以后的结果能较好地解决这个问题教师节画什么画好。

7．表7——旋转的成份矩阵

RotatedComponentMatrix(a)

Component

a3

a1

a2

a6

a5

a4

a8

a7

a11

a12

a14

a15

a13

1

.819

信件范文.815

.778

收获 作文.772

.742

.718

.616

京杭大运河简介.598

-与人沟通.176

-.356

迟到检讨书范文.192

-.352

-药品检验报告.156

炎热的夏天.814

论语读后感800字.769

.767

.737

.691

-忍耐的近义词.300

-.262

双节快乐祝福语.207

.403

-黑色周末.142

-.157

-.299

2

-the book i like best.109

-黄河颂阅读答案.152

-网游好名字.129

-河北省中小学幼儿园教师全员远程培训.231

.222

初中研究性学习报告.162

谈笑风生成语接龙.157

泳装照被发工作群.149-.256

-端午节怎么祝福.204

-温柔歌词.174

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家长学校教学计划.140

3

培训招生方案.122

.135

医疗网站建设方案.160

一闪一闪亮晶晶儿歌歌词.221

.305

.227

45

.164

a10

a21

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-故事新编四年级下册作文400字.336

.216

五年级奥数题及答案.289

.428

.120

老干部制度.313

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我好想哭.669

-谢师宴流程.137

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.289

.259

-.215.437

-.138

.188

.758

精彩的广告语.737

.441

-有时候.......有时候......造句.260

小池 杨万里.110

.226

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.715

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.557

.242

-.387

.265

贪婪的意思.137

班主任述职报告.121

事与愿违造句.233

-.755

国庆节黑板报.667

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis情人节的话语.

RotationMethod:VarimaxwithKairNormalization国家学校体育卫生条件试行基本标准.

ARotationconvergedin7iterations.

上表为旋转后的成份矩阵表，表中各变量根据负荷量的大小进行了排列。旋转后的因

子矩阵与旋转前的因子矩阵有明显的差异，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，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）。从上表看出歇后语大全及答案，最后一个因子只有两个变量520情话最暖心短句 告白，包含的变量不

多心灵捕手影评，因此删除这个因子可能更为合适探索与创新。但是删除了一个因子后，因素结构会有所改变歇后语和谚语，

需要重新进行因子分析。

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，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，反映出该因子中所有变量所表达的潜在结构五子棋技巧。如果进

行的是探索性因素分析新领导上任欢迎词，就可以根据量表的内容进行命名祝大家冬至快乐的句子。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万圣节用英语怎么说，与其他研究保持

一致光良童话歌词，以免引起概念上不必要的混乱中国餐桌礼仪。

SPSS的因子分析产生了大量的表格结果民主生活会发言材料，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，但可摘要汇报厚德录。一般的做法是长城的历史简介和资料，把各因子旋转后

的特征值、解释方差、累计解释方差古语骂人，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，格式见下两表培训制度。

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