SPSS因子分析法-例子解释

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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全脑速读，以期望能对问题有比较全面、

完整的把握和认识昵称大全集.例如儿童寓言故事，对高等学校科研状况的评价研究，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安全培训内容.

虽然收集这些数据需要投入许多精力村党支部书记述职报告,虽然它们能够较为全面精确地描述事物单位工作鉴定，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初中自我介绍，“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铁路论文，可以表现在：

计算量的问题

由于收集的变量较多乌衣巷 刘禹锡，如果这些变量都参与数据建模环境保护手抄报，无疑会增加分析过程中的计

算工作量科学幻想之父。虽然，现在的计算技术已得到了迅猛发展电子工艺实习报告，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。例如，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篮球嘉年华。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2021榜样5观后感心得体会。例如暑假社会实践报告书,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青春幻想曲，即存在高度的多重共线性,那么会给

回归方程的参数估计带来许多麻烦请病假条，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。类似

的问题还有很多秋思 张籍.

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入党证明材料。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，同时也不会造成信息的大量丢失小学生国庆节诗歌。因子分

析正式这样一种能够有效降低变量维数，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。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泼水节的资料。

因子分析以最少的信息丢失为前提市场调查报告范文,将众多的原有变量综合成较少几个综合指标成败故事，名

为因子。通常，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送元二使安西，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新学期计划10条，而是原有变量重组后的结果论语十二章翻译,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10月10日上周几的班，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

通常企业财务管理目标，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六一亲子活动方案。因子的命名解

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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爱情文章.例如社会调查研究必须遵循哪些基本原则，对高校

科研情况的因子分析中聚美优品广告台词，如果能够得到两个因子我和哪吒的一天作文，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高尔基的故事，而另一个是对结项项目数、发表论文数、获奖成果

数等变量的综合元宵之后柳吐芽是什么成语,那么地球的力量，该因子分析就是较为理想的工资表格式范本。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我们家的春秋冬夏，另一个反映了科研产出方

面的情况超时空少年，可命名为科研产出因子肃然起敬的解释。

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建军节的来历,

如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法苦涩的反义词。

二、因子分析的基本概念

1、因子分析模型

因子分析模型中思乡的词语,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。唯一因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子中班教育笔记，表示该变量不能被共同因子解

释的部分和同学发生的一件事.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(factorloadings)

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缺乏自信，2，3…,n腼腆的近义词是什么，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，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二年级数学思维训练。因子可理解为高维空间中互相垂直的

m个坐标轴榜样2，A称为因子载荷矩阵,a

ji

(j1会计行政法规,2,3...n简历的格式,i1,2,3诗歌朗诵背景音乐配乐大全...m)称为因子载荷,是第j个原

始变量在第i个因子上的负荷学习护理专业。如果把变量Z

j

看成m维因子空间中的一个向量常见的近义词，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拜年贺词，其均值为0，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致敬英雄共悼逝者,2一二九运动演讲稿，…五年级下册第七单元作文，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

为因素负荷量三字经里的故事。

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)

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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。

可以证明，在因子不相关的前提下父亲节是那天，因子载荷a

ji

是变量Z

j

和因子F

i

的相关系数，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

的相关性越强礼仪教学.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qq炫舞家族印象句子。因子载荷作为因子分析模型中的重要统计量比热容，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20年后的家乡 400字作文,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最给力的网名。一般说来，负荷量为0.3或更大被

认为有意义.所以，当要判断一个因子的意义时感恩节的资料，需要查看哪些变量的负荷达到了0.3或

0.3以上12分钟看完三体。

变量共同度（共同性，Communality）

变量共同度也就是变量方差，就是指每个原始变量在每个共同因子的负荷量的平方

和广告公司简介，也就是指原始变量方差中由共同因子所决定的比率顶岗实习个人总结.变量的方差由共同因子和唯一因

子组成马工枚速打一生肖。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

子说明的程度越高鸡妈妈找小鸡，即因子可解释该变量的方差越多心静自然凉。共同性的意义在于说明如果用共

同因子替代原始变量后课外活动总结，原始变量的信息被保留的程度青年文明号申报材料。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,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化验员工作总结。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Z

j

的方差可2

2

m

2

i1

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初中信息技术教学计划，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

的解释贡献程度句子的表达方式有哪些。变

量共同度h2越接近1他人评价，说明因子全体解释说明了变量Z

j

的较大部分方差自主招生校长推荐信，如果用因子全

体刻画变量Z

j

开学了,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

的信息丢失越少六级英语作文范文。

总之，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。如果大多数原有变量的变量共同度均较高(如高于0。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)信息互动游戏，仅有较少的信息丢失，因

子分析的效果较好.因子弱电施工方案，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,因子F

i

的方差贡献2

j1

n

2

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是因子载荷矩阵A中第i列元素的平方和小学校本课程教材。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，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作文 寒假趣事。

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)2

F

1

（共同因素一)

F

2

（共同因素二）

唯一因素

（d）

2

2

X

1

a

11

a

12

a

11

a

12

2

21h

1

2

X

2

a

21

a

22

a

21

a

22

2

21h

2

2

X

3

2

a

31

a

32

2

a

31

a

32

2

21h

3

2

特征值

a

11

a

21

a

31

2a

11

a

21

a

31

22

2

解释量

a

11

a

21

a

31

3

222a

11

a

21

a

31

3

22

所谓共同性津津有味的反义词是什么，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）课题来源,也就是个别变量可以被共同因素解释的变异量百分比野性的呼唤读后感,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

间关系程度英语作文翻译器。而各变量的唯一因素大小就是1减掉该变量共同性的值大学生人生规划。（在主成分分析中被子植物生殖过程，

有多少个原始变量便有多少个“component”成分心不动则不痛，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）劝学原文及翻译。在因素分析之共同因素抽取中小学数学课程标准，特征值大的共同因素会最先被抽取公务员职业道德规范，

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（在主成分分析中分手那天吉他谱，有

几个题项又是一年中秋时，便有几个成分2014高考作文，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，能对总变异量作最大的解释见证成长，因而抽取的因素越少

越好，但抽取因素之累积解释的变异量则越大越好。

3、社会科学中因素分析通常应用在三个层面：

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（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,同构型较大鲁迅的诗，

亦即将关系密切的个别变量合并为一个子群平淡的生活。

（3）减少大量变量数目仓央嘉措的诗，使之称为一组涵括变量较少的统计自变量（称为因素)，

每个因素与原始变量间有某种线性关系存在过桥，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会计学习方法，以较少层面来表示原来的数据结构，它根据变

量间彼此的相关，找出变量间潜在的关系结构我的母亲教案，变量间简单的结构关系称为“成份"

（components)或“因素"（factors）。

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怦然心动影评，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迎新晚会总结，即将原有变量中的信息重叠

部分提取和综合成因子洗沉烟，进而最终实现减少变量个数的目的端午节内容。因此它要求原有变量之间

应存在较强的相关关系中国姓氏.否则,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中秋诗词，那么也就无法将其综合和浓缩，也就无需进行因子分析金鱼的故事。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.

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少先队员手抄报图片，如果相关矩阵中的大部

分相关系数小于0四川地震感人故事。3向雷锋学习手抄报，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,观察起来不是很方便天竺葵怎么养,所以一般不会采用此方法或即使采用了此方法，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。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口技教学。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五四青年节 放假，也就是说，如果原有变量中确实能够提取出公共因子开学讲话稿，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,其数学定义为:

r

ij

MSA

i

ji

2

r

ji

2

ij

p

ij

ji

2

王维的诗，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

ji)在控制了剩余变量下的偏相关系数关于汉字的笑话。数关于学习的对联，p

ij

是变量x（由公式可知龙柏树,某变量x

i

的MSA

ij

统计量的取值在0和1之间hug day。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

关系数的平方和时感动中国2012颁奖晚会，MSA

i

值接近

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，MSA

i

值接近0。MSA

i

值

越接近0，意味变量x

i

与其他变量间的相关性越弱.

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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,其他大多数元素的绝

对值均小，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性签名 超拽,适合进行因子分

析于丹说论语.与（1）中最后所述理由相同，一般少采用此方法快乐农庄。

（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)党史知识竞赛题及答案，如果是单

位矩阵体育锻炼的重要性，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对联大全经典，就表明数据不适合用于因子分析会议纪要表格形式。一般说来时间深处,显著水平值越小

（<0雪球大战.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系学习雷锋资料,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的取样适当性量数内科学试题。KMO测度的值越高（接近1。0时），

表明变量间的共同因子越多月饼起义，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形容吃饭快的成语。9以上为非常好,0狼的传说。8～0。9为好，0.7～0。8为一般元旦去哪里玩,0。6~0快乐一家人.7

为差，0。5～0.6为很差学困生转化记录.如果KMO测度的值低于0。5时宣誓词，表明样本偏小我错了，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)中国书画展赛网。

2、抽取共同因子如何写新闻报道，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超级搞笑短信。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欣慰.决定因素抽取的方法三四的成语，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，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迎新策划书，1998)马云创业经验与人生感悟.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。进行主成份分析时大学生三下乡，先要将每个变量的数值转换成标准值最好笑的笑话。主

成份分析就是用多个变量组成一个多维空间，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english newspaper，

所以需要投射第二条直线来解释方差.这时伦敦残奥会开幕式，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。第二条直线上的数值所构

成的一个变量，称为第二因子(F

2

)菜谱样本。依据该原理可以求出第三、第四或更多的因子元旦献词。原

则上金榜题名的唯美句子，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，就可以放弃其余的因子，以达到简化数据的目的我要的是葫芦教学反思.文档为个人收集整理新人教版七年级上册数学教案，来源于网络

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。一是特征值(eigenvalue）准则，二是碎石图检验（screetest）准则新年好英文版.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，而放弃特征值小于1的主成份。因为

每个变量的方差为1陈祥榕树英雄事迹，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

个数变化的散点图守护甜心第五个蛋,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，最后几乎成一条直线电影观后感。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厅官被双开 曾唱养生歌《祝你健康》.

3、使因子更具有命名可解释性

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通常最初因素抽取后材料厂家考察报告怎么写，对因素无法作有效的解释。这时往往需要进行因子旋转

（rotation）中秋节周记怎么写,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

素负荷量的大小有奖问答题目，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，转轴后杜甫的诗歌,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)预算会计制度，

而非转轴前在每个因素的负荷量大小均差不多你我一起走过的日子,这就使对共同因子的命名和解释变量变得

更容易哥哥姐姐综合.转轴后珍惜所拥有的，每个共同因素的特征值会改变奥林匹克日是哪天，但每个变量的共同性不会改变。常用的

转轴方法幼儿园庆元旦主持词，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，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)计生个人工作总结，采用斜交转轴法，表示因素与因素间彼此有某种程度

的相关英语作文 介绍自己，亦即因素轴间的夹角不是90°区域观察记录.

直交转轴法的优点是因素间提供的信息不会重叠调查显示，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，但在实际情

境中莱昂纳多获奖感言,它们彼此有相关的可能性很高thankyoufor。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）春游去哪儿玩。

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

系曲终人散空愁暮，即不相关祝福元旦的话好听又短。在直交旋转时小猫跳出来,每个变量的共同性（commonality）是不变的。不同的直

交旋转方法有不同的作用.在直交旋转法中，常用于社会科学研究的方式是Varimax旋转

法暑假生活作文400字。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,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中秋节留言。由此可见,Varimax旋转法可以帮助找出多个因子财务管理专业就业方向,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南山南的故事，而在其它因子上则尽可能等于0长的轻浮也违章。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关于孔子的小故事。Equamax旋转法则是一种折中的做法，即尽可能简化因子，

也可弄清楚负荷情况.其缺点是可能两方面都未照顾好数学趣味故事。

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。斜交旋转中，因子之间的夹可以是任

意的qq日志搞笑，所以用斜交因子描述变量可以使因子结构更为简洁。选择直接斜交旋转时邓清清，必须

指定Delta值高中物理课件大全.该值的取值范围在0～－1之间变魔术，0值产生最高相关因子八年级上册数学试卷，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，它比直接斜交旋转更

快，因此适用于大数据集的因子分析管理员工作总结。

综上所述游什么作文400字四年级,不同的因子旋转方式各有其特点青春没有彩排。因此清明 诗词，究竟选择何种方式进行因子旋转

取决于研究问题的需要上海介绍。如果因子分析的目的只是进行数据简化托业考试，而因子的确切含义是

什么并不重要，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。事实上美文网,研究中很少有完全不相关的变量,所以闻名的反义词,从理论上看斜交

旋转优于直交旋转。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，因为没有人会接受两个高度相

关的共同因子清明节的由来简介。如果两个因子确实高度相关团员自我评议，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。在实际研究中一次难忘的经历作文，直交旋转（尤其是Varimax旋

转法）得到更广泛的运用励志文章下载。

4、决定因素与命名

转轴后，要决定因素数目《暖》作文，选取较少因素层面,获得较大的解释量轻盈的近义词。在因素命名与结

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果解释上,必要时可将因素计算后之分数存储加西亚的信，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,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儿童安全故事。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，在因素分析中叶开头的成语,研究者还应当考虑以下几个方面（Bryman＆Cramer名字藏头诗,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大队辅导员，或相关太小周边安全，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/负相关你说歌词,则因素分析较易构建

成有意义的内容国庆节手抄报第一名。因素分析前,研究者可从题项间相关矩阵分布情形，简扼看出哪些题项

间有密切关系统计法试题。

(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寒假安全公约，预样本数的多少更有密切关系。进

行因素分析时，预试样本应该多少才能使结果最为可靠苏轼的诗全集，学者间没有一致的结论，然而

多数学者均赞同“因素分析要有可靠的结果学员自我鉴定,受试样本数要比量表题项数还多”工作检查范文，如果一

个分量表有40个预试题项三八妇女节主题活动方案，则因素分析时窦桂梅教你阅读,样本数不得少于40别董大高适.

此外，在进行因素分析时十八大精神要点，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人艾青作品。如果研究主要目的在找出变量群中涵括何种因

素以发现为话题的作文，样本数要尽量大教师工作调动申请，才能确保因素分析结果的可靠性家务日记。

（3）因素数目的挑选

进行因素分析遗失情况说明，因素数目考虑与挑选标准讲笑话五年级,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准则判断应用时有哲理的话，因素分析的题项数

最好不要超过30题,题项平均共同性最好在0海底两万里人物。70以上综合测评自我评价，如果受试样本数大于250位集中的近义词，

则平均共同性应在0门第是什么意思.60以上（Stevens，1992）初三化学教学反思，如果题项数在50题以上半年总结，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

制而成苏教版六年级语文下册教案。

“陡坡石"(scree）原是地质学上的名词祖国赞美诗，代表在岩石斜坡底层发现的小碎石，这些

碎石价值性不高.应用于统计学之因素分析中小学五年级体育教学计划，表示陡坡图底端的因素不具重要性伤感的qq签名,可以

舍弃不用行政秘书。因而从陡坡图的情形我的成长600字作文，也可作为挑选因素分析数目的标准。

在多数的因素分析中卢沟桥的资料，根据Kair选取的标准，通常会抽取过多的共同因素,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农夫耕田，除参考以上两大主要判断标准

外，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…）

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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“FactorAnalysis：

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、标准差节约用电的资料。

（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;

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(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”二项点亮彩色灯笼.

Extraction…（萃取…）按钮蓝猫学数学，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，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安妮宝贝经典爱情语录。

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，表示因素抽取时做教师节贺卡，只

抽取特征值大于1者，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,后面的空格内输入限定之因素

12

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个数。

在“FactorAnalysis：Extraction”对话窗口中五门必考,抽取因素方法选择“Principal

components”，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…）按钮无题阅读答案，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”:最大变异法党员批评与自我批评2021，属正交转轴法之一；

(3）“Quarimax"：四次方最大值法我们爱你啊中国仿写，属正交转轴法之一；

（4)“Equamax”：相等最大值法木心先生,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，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商铺招商，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

素相关矩阵电大计算机应用基础试题及答案。

（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（算法执行转轴时工程月报,执行步骤的次数上限)。

在“FactorAnalysis:Rotation”对话窗中季节的变换任务线，选取“Varimax”、“Rotated

solution”等项高考百日誓师。研究者要勾选“Rotatedsolution”选项学跳街舞，才能显示转轴后的相关

信息。

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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个性决定命运，并产生新的变量名称(内定为

fact_1、fact_2等)描写心情不好的句子。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。

（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英文简历模板word。

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

（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声母和韵母表,内定的值为0.1。

在“FactorAnalysis：Options”对话窗口中语言学概论试题，勾选“Excludecaslistwi”、

“Sortedbysize”等项龙年祝福语，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牛奶与健康。

14

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按Continue按钮英语四级高频词汇，再按OK确定美国往事 影评.

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爱读书读好书善读书.

Bartlett'sTestof

Sphericity

浙江高考作文。857

Approx葡萄节。Chi—Square1187失败乃成功之母的作文。740

df

Sig美文600字.

231

。000

KMO是Kair-Meyer—Olkin的取样适当性量数教育改革方案。KMO测度的值越高（接近1.0时）,

表明变量间的共同因子越多关爱留守儿童主题班会，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花钟的资料.9以上为非常好,0。8～0。9为好,0。7~0.8为一般年月日教学设计，0.6～0祝教师节快乐的话语.7为差，

0莫名的伤感.5～0.6为很差一个人上路。如果KMO测度的值低于0.5时，表明样本偏小，需要扩大样本，此处

的KMO值为0。85738节,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），如果是单位矩阵lfintroduction，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职业道德培训,如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于

因子分析化工厂工作总结。一般说来，显著水平值越小（〈0教师职业生涯规划。05）表明原始变量之间越可能存在有意义

的关系赵本山经典语录，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兰亭集序教案.本例中新生代表发言稿，

Bartlett球形检验的2值为1187有关中秋的作文。740（自由度为231）2021年开学第一课读后感，伴随概率值为0论法的精神。000<0。01，

达到了显著性水平珍爱生命的名言，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，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。本文为互联网收集家校路路通 苏州，请勿用作商业用途

2．报表2——共同因子方差(共同性）表

Communalities

a1

a2

a3

a4

Initial

1。000

1有奖小游戏。000

1。000

Extraction

.719

世界上最遥远的距离。656

。734

励志诗词名句.675

15

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a5

a6

a7

a8

a9

a10

a11

a12

a13

a14

a15

a16

a17

a18

a19

a20

a21

a22

1。000

1春雨的色彩ppt。000

1。000

1我是一盏路灯变形记作文。000

1。000

1。000

1望江南温庭筠。000

.612

。755

元旦联欢晚会主持词.631

投资可行性报告范文。572

。706

你一定会成功.784

近种篱边菊.756

。774

矿灯房管理制度。564

车间现场管理制度.706

。662

.500

.748

.554

2020开学第一课学生观后感。502

冰心的现代诗20首.767

跨世纪的新一代歌曲.654

爱情魔豆。471

ExtractionMethod：PrincipalComponentAnalysis开学第一课多长时间播完。

上表报告的是共同因子方差八年级上册生物复习，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中小学教师教育技术能力培训。对于主成份分

析法来说十大孝心少年观后感，它总是等于1，因为有多少个原始变量就有多少个成份（Communalitie）白露诗词，因

此共同性会等于1七夕节文案。

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.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八年级数学下册教学计划。数值小就说明该变量不适合作因子幼儿舞蹈歌曲，

可在分析中将其排除。

3．报表3关于鸡的成语。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

1。066

为什么初二的小鸡没长大。922

办公室考勤制度。869

.740

.681

未来老师。620

个人年终工作总结(个人通用)。526

客房部经理岗位职责。492

InitialEigenvalues

％ofVariance

12。400

3above反义词。365

2伤感qq网名。391

Cumulative%

37赚钱广告。024

49。424

61经典英语网名。068

65。913

70。106

77。422

ExtractionSumsofSquaredLoadings

Total

8。145

2圣诞节来源。728

1。066

％ofVarianceCumulative％

12。400

4。845

55母亲节手抄报简单字少。332

16

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13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

.422

中国好声音华少广告词。410

.343

民间传说。298

。258

蜗居经典语录。249

.211

.176

.146

生态农业可行性报告.135

1摇篮曲歌词。919

。957

。798

酷的游戏名字。664

古代故事。615

89。882

94溪水。661

95。833

96。966

97工作方案怎么写。923

98空间留言板。721

99。385

ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis幼儿园中班下学期评语.

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

变量古诗山行，所以有22个成份展会英语。第二大栏为初始特征值莲文化，共由三栏构成：特征值、解释方差和

累积解释方差因小失大的故事。Total栏为各成份的特征值，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永远英文.％ofVariance栏为各成份所解释的方差占总方差的百分

比初中数学试讲教案，即各因子特征值占总特征值总和的百分比民族风俗作文。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，第一和第二成份的方差百分比分别为37教师业务考试试题。

024、12周嘉仪。400荒凉的反义词，而在累计百分比栏中党课感想，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哥白尼的故事，即是两个成份的方差百分比的和（37初中政治知识点总结。024+12。400）。

第三大栏为因子提取的结果，未旋转解释的方差俞伯牙和钟子期的故事.第三大栏与第二大栏的前五行完全

相同小学生三年级日记，即把特征值大于1的四个成份或因子单独列出来了现象的英文。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时间管理培训。

——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贫困申请书1500切合实际一点。113

1。707

％ofVariance

23。243

17围绕中心句写一段话。806

7。759

Cumulative%

41奇丽的反义词。049

50毕业论文谢辞。298

65qq名字大全女孩。913

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19

20

21

22

ExtractionMethod：PrincipalComponentAnalysis网络与生活.

第四大栏为旋转后解释的方差.（方便显示起见，放在了表3团日活动总结格式.1下面埃及王子观后感,作为表3环保活动方案。2）

Total栏为旋转后的特征值一碧万顷的意思。与旋转前的Total栏相比becau of you歌词，不难发现销售类实习报告，四个成份的特征

值有所变化。旋转前的特征值从8。145到1英语手抄报资料。066网络宣传推广，最大特征值与最小特征值之间的差距

比较大，而旋转后的特征值相对集中2021年春节祝福语。尽管如此相反数教案,旋转前、后的总特征值没有改变练习歌词，最后

的累计方差百分比也没有改变有关黄河的神话传说，让然为65幼儿园元旦晚会主持词.913％2022元旦晚会节目单.

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臣 成语,都是为了确定因子的数目四年级找规律填数字。从碎石图可

以看出讨厌的近义词，从第6个因子开始,以后的曲线变得比较平缓，最后接近一条直线。据此德川家康名言,可以抽

取5个因子.最后决定抽取多少个因子袁隆平手抄报五年级，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

课程整合.796

—适合情人节发的文案.734

.731

.730

初中毕业班工作总结.727

—网名。726

.682

。653

-运动笑话。637

亲切的近义词.635

学子远去又见归来打一字.598

。567

。567

.527

-。527

—非物质文化遗产保护.545

。501

。375

inahurry.516

—。366

2

中华经典诗词歌赋。273

。354

吾爱诗词.419

。391

。108

.355

那次玩得真高兴.397

国泰民安的意思.042

欢庆六一手抄报。505

。413

2016湖南高考.270

电脑的用途.115

—成功人士讲座.181

。094

尊老爱幼演讲稿.053

郁闷的句子。509

谢绝参观.607

.561

。556

—。130

.031

.278

3

.065

。253

—入党积极分子思想汇报.030

-绚丽多彩。104

—.139

.095

。216

-。171

-。295

-。223

安全教育知识竞赛。426

—小学作文教案。378

.397

.066

—.030

描写月亮的古诗。332

。255

青出于蓝而胜于蓝。469

—关于思乡的诗句。116

—三年级数学上册。209

4

—。194

幸福宣言.178

-歌曲潇洒女兵。137

—元旦元宵捷报频传.040

.332

—。118

。544

要求得到的英文。158

—.005

求职简历封面下载。236

正能量短句.164

超拽情侣网名。247

读书的成语。193

英文歌曲歌词。146

福建高考作文题目。052

.164

-。142

日落.083

不屈的天使。599

-。196

5

大道之行也原文及翻译.071

同桌冤家伍美珍。119

组织生活会个人对照材料2022。019

共工不周山。061

。106

.014

—。011

—。184

。156

陈毅诗词。094

.242

-。390

浪淘沙 古诗.467

小金鱼.206

—审计一家言.113

-。093

—英语作文素材。003

.413

—。123

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ExtractionMethod：PrincipalComponentAnalysis爬天都峰课文。

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妈妈的牵挂。比如

a

6

0.796F

1

0.273F

2

0纪律作风整顿总结.065F

3

0.194F

4

0.071F

5

。如果如下图所示,在因子分析的

options选项卡选项中选择Suppressabsolutevalueslessthan选项一生该读的书，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、明了褴褛的意思。比如每个数字代表了该变

量与未旋转的因子之间的相关，这些相关有助于解释各个因子高考祝词.也就是说,如果一个变量在

某个因子上有较大的负荷商业计划书范本,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教师节的图画，

很多的变量同时在几个未旋转的因子上有较大的负荷条理与反复，这就使得解释起来比较困难我被十三所学校开除，因

此查看旋转以后的结果能较好地解决这个问题。

7．表7——旋转的成份矩阵

RotatedComponentMatrix(a)

Component

12345

a3。819-。109。122。164

a1.815-。152.135

a2.778—。129.160

a6.772—未来的书包。231二本文科大学排名.221观察昆虫。227

a5少年派影评.742。222

a4美容优惠。718结婚请柬格式.192自媒体推广活动.162.305

a8秋季健康小常识.616-。352。207二月二吃什么.157

a7期中考试反思总结。598爱是奉献.403参观红色教育基地感想.149—车间主任年终总结。256

a11我的名字作文。814-。142—。204

a12—节能法。356国学知与行。769—.174

a14.767

a15优衣库面试.737—先进班集体申请书.300高中学习方法指导。140

a13汉字谐音的笑话。691-。262

19

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a10

a21

a20

a22

a18

a16

a19

a9

a17

经典作文素材。313

马的作文。259

最感动的文章.437

-幼儿育儿心得。336

新的开始作文。216

红歌大全100首老歌.289

高二数学。428

袁隆平今年多少岁了2021年。120

。669

-。139

—.238

—.120

关于春节的歌曲.289-春天的故事作文。138

可爱的女孩网名。188

.242

我是超人。758

花香四溢.737

心中的风景。441

-。260

新婚对联.110

激发个人潜能。226

一个人生活。715

.557走向复兴串词.233

—。755

.667

音乐家肖邦.265

七年级下册英语单词表.137

空梦长安.121

—读书手抄报。387

ExtractionMethod：PrincipalComponentAnalysis彼岸花花语。

RotationMethod:VarimaxwithKairNormalization但是.

ARotationconvergedin7iterations高一英语必修一知识点总结.

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1两极分化了选择爱。

从旋转后的矩阵表中黄河大合唱 歌词，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）。从上表看出二年级数学应用题,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英语美句。但是删除了一个因子后一面五星红旗教学设计，因素结构会有所改变somethingfornothing，需要

重新进行因子分析国际私法试题。

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保外就医申请书，可根据量表项目的含义进行命名会计学毕业论文选题。一般

说来,给因子命名应该简明扼要爱国合唱歌曲，反映出该因子中所有变量所表达的潜在结构交朋友的名言。如果进行

的是探索性因素分析春天举行音乐会伴奏，就可以根据量表的内容进行命名。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,以免引起概念上不必要的混乱英语六级考试题型。

SPSS的因子分析产生了大量的表格结果，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，但可摘要汇报温州远程教育辅助网。一般的做法是，把各因子旋转后

的特征值、解释方差、累计解释方差亮剑观后感1000，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可贵的沉默教学设计，格式见下两表五月天歌词。

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

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