使用SPSS进行探索式因素分析的教程

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用SPSS做探索性因子分析

DRAFT ONLY附：在SPSS 中做探索性因子分析110.12操作步骤23 第一步：载入数据并启动因子分析。

4567 第二步：选择因子所对应的测度项。

在这个研究中，我们选择对应于七个变量(包括8 自变量、因变量、与控制变量) 的测度项。

910告读者丗本书的正式版丆《社会调查设计与数据分析:从立题到发表》丆终于作为国内最好的研究方法丛书-重庆大学万卷方法丛书的一员出版了乮六2011年6月乯。

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相比于意见稿丆正式版丗- 增加了第13章丆构成性测度与PLS•C - 增加了第14章丆潜变量的调节作用 - 大量充实第15章丆论文写作与发表- 第12章中数据分析的结果做了大量更新丆原内容介绍的方法与数据分析的结论虽然正确丆数据计算结果有错误。

其它各章也做了相当多的修改丆不再赘述。

正式版比意见版的内容增加了大概三分之一。

这些新增的内容对于科研人员和方法论老师来讲是十分重要。

本附录是书稿的一部分。

DRAFT ONLY12第三步：设定因子求解办法为主成分分析法。

使用相关系数矩阵，并设定主要因子的34特征根大于1。

5678第四步：设计因子旋转方法为“Varimax”。

然后在“Factor Analysis”窗口中按“ok”开始计算。

910DRAFT ONLY1210.13主成分分析的结果34 对应于27个测度项，主成分分析法一共产生了27个因子。

这是可以产生的因子个数5 的上限。

“Total ”列报告了每一个因子所对应的特征值。

“% of Variance ”表示这个特征6 值在所有特征值和中的比例。

“Extraction Sums of Squared Loadings ”这一列反映了特征根7 大于1的因子。

在这个例子中，我们顺利地得到了7个因子。

相应地，在用碎石坡法对因8 子进行目测时，我们得到的结果是一致的。

请读者参看本章中的相应图例。

值得一提的9 是，第八个因子的特征根为0.967，十分接近1。

使用SPSS进行探索式因素分析的教程

第4章探索式因素分析在社会及行为科学研究中，研究者经常会搜集实证性量化资料來做验证，而要证明这些资料可靠性及正确性，则必须依靠测量或调查工具信度或效度（杨国枢等，2002b ）。

一份好量表应该要能够将欲研究主题构念（Construct ，它是心理学上一种理论构想或特质，无法直接观测得到）清楚且正确呈现出来，而且还需具有「效度」，即能真正衡量到我们欲量测特性，此外还有「信度」，即该量表所衡量结果应具有一致性、稳定性，因此为达成「良好之衡量」目标，必须有以下两个步骤：第一个步骤是针对量表题项作项目分析，以判定各项目区别效果好坏；第二步骤则是建立量表信度及效度。

量表之项目分析、信度检验已于第2、3章有所说明，本章将探讨量表之效度问题。

4-1 效度效度即为正确性，也就是测量工具确实能测出其所欲测量特质或功能之程度。

一般研究中最常使用「内容效度」（Content Validity ）及「建构效度」（Construct Validity ）来检视该份研究之效度。

所谓「内容效度」，是指该衡量工具能足够涵盖主题程度，此程度可从量表内容代表性或取样适切性来加以评估。

若测量内容涵盖所有研究计划所要探讨架构及内容，就可说是具有优良内容效度。

在一般论文中，常使用如下描述来「交代」内容效度：而所谓「建构效度」系指测量工具内容，即各问项是否能够测量到理论上构念或特质程度。

建构效度包含收敛效度（Convergent Validity ）及区别效度（Discriminant Validity ），收敛效度主要测试以一个变量（构念）发展出多项问项，最后是否会收敛于一个因素中（同一构念不同题目相关性很高）；而区别效度为判别问项可以及其它构念之问项区别程度（不同构念不同题目相关性很低）。

衡量收敛效度统计方式可使用探索式因素分析法（Exploratory factor analysis），简称因素分析。

进行因素分析时，若发现各构念衡量项目皆可收敛于同一个共同因素之下，则表示该量表收敛效度是可被接受。

使用SPSS进行数据探索性分析的步骤

使用SPSS进行数据探索性分析的步骤数据探索性分析是研究者在进行数据分析之前的一项重要工作。

它可以帮助研究者了解数据的基本特征、发现数据中的规律和异常情况，并为后续的数据分析提供参考。

SPSS是一款常用的统计软件，它提供了丰富的功能和工具，方便研究者进行数据探索性分析。

下面将介绍使用SPSS进行数据探索性分析的步骤。

1. 导入数据在SPSS中，首先需要将待分析的数据导入软件中。

可以通过点击菜单栏中的"文件"-"打开"来选择数据文件，或者直接将数据文件拖入SPSS的工作区。

导入数据后，SPSS会自动将数据显示在数据视图中。

2. 查看数据在导入数据后，可以通过查看数据视图来了解数据的整体情况。

数据视图显示了数据表格，每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。

可以通过滚动条或者快捷键来浏览数据。

同时，还可以通过点击菜单栏中的"数据"-"描述统计"-"频数"来查看每个变量的频数分布情况。

3. 处理缺失值在数据分析过程中，经常会遇到缺失值的情况。

缺失值可能对后续的数据分析产生影响，因此需要对缺失值进行处理。

SPSS提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的观察值、替换缺失值等。

可以通过点击菜单栏中的"数据"-"选择"-"筛选"来选择处理缺失值的方法。

4. 描述性统计分析描述性统计分析是数据探索性分析的重要部分，它可以帮助研究者了解数据的基本特征。

在SPSS中，可以通过点击菜单栏中的"分析"-"描述统计"-"统计量"来进行描述性统计分析。

在弹出的对话框中，选择需要进行描述性统计分析的变量，并选择需要计算的统计量，如均值、标准差、最小值、最大值等。

点击确定后，SPSS会自动计算并显示结果。

(整理)spss因素分析教程.

二、利用SPSS对量表进行因素分析【例6-9】现要对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进行了解，设计一个里克特量表，如表6-27所示。

将该量表发放给20人回答，假设回收后的原始数据如表6-28所示。

操作步骤：⒈录入数据定义变量“A1”、“A2”、“A3”、“A5”、“A6”、“A7”、“A8”、“A9”、“A10”，并按照表输入数据，如图6-33所示。

⒉因素分析（1）选择“AnalyzeData ReductionFactor…”命令，弹出“Factor Analyze”对话框，将变量“A1”到“A10”选入“Variables”框中,如图6-34所示。

（2）设置描述性统计量单击图6-34对话框中的“Descriptives…”按钮，弹出“Factor Analyze:Desc riptives”（因素分析：描述性统计量）对话框，如图6-35所示。

①“Statistics”（统计量）对话框A “Univariate descriptives”（单变量描述性统计量）：显示每一题项的平均数、标准差。

B “Initial solution”（未转轴之统计量）：显示因素分析未转轴前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。

②“Correlation Matric”（相关矩阵）选项框A “Coefficients”（系数）：显示题项的相关矩阵B “Significance levels”（显著水准）：求出前述相关矩阵地显著水准。

C “Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵地行列式值。

D “KMO and Bartlett’s test of sphericity”（KMO与Bartlett的球形检定）：显示KMO抽样适当性参数与Bartlett’s的球形检定。

E “Inverse”（倒数模式）：求出相关矩阵的反矩阵。

F “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。

SPSS探索性因子分析的过程

SPSS探索性因子分析的过程探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一种统计方法，旨在帮助研究者理解和解释大量变量之间的关系。

它可以用于数据降维、信度分析和测量模型构建等多种研究目的。

以下是SPSS中进行探索性因子分析的详细步骤：1.数据准备：-打开SPSS软件，并导入数据文件。

-确保数据变量符合连续性或有序性测量标准。

如果存在分类变量，需要进行变量转换，如使用哑变量编码。

2.确定分析目的和因变量：-确定研究目的，明确是否要进行因子分析以及预期得到的结果。

-选择用于分析的变量，这些变量应当在理论上与研究目的相关，并且在实践中已经得到应用。

3.进行初始的探索性因子分析：-在「分析」菜单中选择「数据降维」，然后选择「因子」。

-从左侧的变量列表中选择需要进行因子分析的变量，将其添加到右侧的「因子分析」框中。

-在「提取」选项卡中，选择提取的因子数量。

通常，可以通过解释方差方法选择大于1的特征根值，或者根据理论确定因子数量。

-点击「列表」按钮，查看提取出的因子信息，包括特征根值、解释方差和因子载荷。

根据因子载荷大小判断变量与因子之间的关系。

4.进行旋转：-在「提取」选项卡中，点击「旋转」按钮。

- 在旋转选项卡中，选择旋转方法。

常用的旋转方法包括方差最大化（Varimax）、直角旋转（Orthogonal rotation）和斜交旋转（Oblique rotation）。

-点击「列表」按钮，查看旋转后的因子载荷。

选择合适的旋转结果，以使因子载荷更加清晰和解释性更好。

5.进行因子得分估计：-在主对话框中，点击「因子得分」选项卡。

-选择要估计的因子得分的方法。

可选择「最大似然估计」或「预测指标法」。

-点击「存储因子得分」复选框，以将因子得分保存到数据文件中。

-点击「OK」按钮进行分析。

6.结果解读：-分析结果包括提取的因子信息、旋转后的因子载荷、因子得分和信度分析等。

-根据因子载荷和理论知识，解释每个因子代表的潜在构念。

SPSS探索性因素分析之具体步骤探讨

SPSS探索性因素分析之具体步骤探讨探索性因素分析之具体步骤探讨文/哈工程大学应用心理学系曹国兴这主要针对的是预试问卷而言，也就是说在初试问卷经过了语义分析，专家讨论论证之后最终得出的问卷。

以下的经验是根据我编制职业承诺问卷的基础上总结而来，错误之处希望同行指教。

首先要说的是关于样本数量的问题。

按照统计学标准而言，一般样本数应为题目数的5-10倍。

由于我的题目为50，故样本至少为250个。

前期我计划发放样本数为6倍也就是300份，由于样本流失及废卷的原因，最终回收到有效问卷为256份，有效率为85.33%。

当然这是无法避免的。

下面我主要谈一下进行探索性分析的具体步骤：第一：比较明确的一步就是做一下关于各个项目的鉴别度（区分度）的分析。

在这个条件下会删除一部分不适合的题目。

删除程序为SPSS下的Analyze→Scale→ReliabilityAnalysis。

比较保险的的是从比较小的鉴别度一步一步删除，每次删一些较低的题目就看一下科隆巴赫系数的大小，直到满意为止。

当然也可以直接将低于0.3的题目删除。

注意的是删除的应为那些删除后科隆巴赫系数值提高的题目，如果删除后科隆巴赫系数值降低，这就需要重新考虑了。

结合语义分析取舍。

第二：在这种情况下一般而言，进行问卷设计之前所有的题目究竟是属于哪一个维度或者有几个维度应该有一定的假设，此时应该如下操作：（1）首先是反向题目的更改。

这方面需要注意的就是每次关闭文件的时候注意不要保存或者你将反向题目更改后的文件保存下来，一定要注明，因为如果你忘记了，就会混淆到底反向题目有没有修改过。

（2）也就是重点阶段。

顾名思义探索性因子分析就好比你是一个探险家在探索一块未知的领域，你不知道去哪一个方向才是正确的，也许你走了很长的路却与你所期望的目的地相反。

为避免在进行探索性因子分析的时候做无用功，我采用了如下的方法：在最大变异法和极大相等法两种正交旋转下分别对题目进行讨论。

利用SPSS进行因素分析

二、应用SPSS进行量表分析的步骤
问题从未使用 1 很少使用 2 有时使用 3 经常使用 4 总是使用 5
题项
A1
A2 A3 A4 A5 A6 A7
电脑
录音磁带录像带网上资料校园网或因特网电子邮件电子讨论网
A8
A9
CAI课件
视频会议
A10 视听会议
题目编号 01 02 03
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）。如F1的特征值 G=（0.896）平方+（0.802）平方 +（0.516）平方+（0.841）平方 +（0.833）平方=3.113
特征值的总和等于实测变量的总数方差贡献率----指公共因子对实测变量的贡献，又称变异量方差贡献率=特征值G/实测变量数p，如F1的贡献率为3.113/5=62.26%
因子分析案例
公因子 F1 Z1=代数1 0.896 公因子 F2 0.341 共同度 hi 0.919 特殊因子
δi
0.081
Z2=代数2
Z3=几何 Z4=三角
0.802
0.516 0.841
0.496
0.855 0.444
0.889
0.997 0.904
0.111
0.003 0.096
Z56 .474 .401 .495 .605 .633
Extrac ti on Method: Princ ipal Component Anal ysis . a. 3 components extracted.
Extraction Method: Principal Component Analysis.

SPSS探索性因子分析的过程

SPSS探索性因子分析的过程SPSS探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一种统计方法，旨在通过将大量的观测变量分解为较小的、相互关联的潜在因子，来帮助研究者理解潜在的数据结构和模式。

本文将介绍SPSS中进行探索性因子分析的过程，包括数据准备、模型设定、因子提取和解释因子。

一、数据准备在进行探索性因子分析之前，需要确保数据准备工作已经完成。

这包括了数据的清洗、缺失值的处理和变量的选择等。

清洗数据：删除不适用的或异常的数据，确保数据的一致性和可靠性。

处理缺失值：根据缺失数据的性质和缺失的模式，选择适当的处理方法，如删除带有缺失值的观测、替换缺失值（如均值填充）等。

选择变量：根据研究目的和理论基础，选择合适的变量进行因子分析。

二、模型设定在SPSS中，打开要进行因子分析的数据集，选择"数据"菜单下的"概要统计"，然后选择"因子"。

选择因子旋转方法：因子旋转是为了使提取出的因子更易解释和理解。

常用的旋转方法有正交旋转（如Varimax旋转）和斜交旋转（如Oblimin旋转）等。

在进行因子旋转时，可以根据理论和实际情况选择适当的旋转方法。

三、因子提取在SPSS的因子分析过程中，需要进行因子提取来确定潜在因子的数量。

选择因子数：在进行因子提取时，需要预设潜在因子的数量。

根据Kaiser准则和Scree图等指标，确定因子的个数。

Kaiser准则建议保留特征值大于1的因子，Scree图则可通过图形分析法确定因子数。

执行因子分析：根据前面设定的方法和参数，执行因子分析。

根据提取出的因子载荷矩阵进行因子解释。

因子载荷矩阵反映了每个观测变量与每个因子之间的关系。

载荷值表示观测变量与因子之间的相关性，值越大表示相关性越大。

四、解释因子根据因子载荷矩阵来解释因子。

通过观察载荷矩阵，找出与每个因子高相关的观测变量（载荷值绝对值大于0.4），根据这些观测变量来解释因子的含义。

SPSS中对问卷数据进行探索因子分析的详细操作与结果解读——【杏花开生物医药统计】

SPSS中对问卷数据进行探索因子分析的详细操作与结果解读——【杏花开生物医药统计】一、什么是探索因子分析探索因子分析主要用于对问卷数据进行统计分析。

通常我们在做问卷分析的时候，如果我们设计的题项没有明确的维度划分，而我们又需要了解这些题项的维度，这时我们就需要对这题项进行探索因子分析，通过在SPSS中进行探索因子分析，得到题项的维度，从而达到降维或者其他的目的。

二、因子分析与主成分分析的区别：主成分分析是将原始数据中最主要的成分放大，体现出来。

而因子分析是寻找一个新的隐藏因子，他能包含或包括原本数据中的一个或几个，而并不是其中主要成分的放大。

三、因子分析在SPSS中的实例操作与分析1.准备案例数据我们搜集了一份问卷数据，该问卷设计了调查自我效能的相关题项43题，这里并没有预先的维度划分，就需要进行探索因子分析，找出中43个题项的维度划分。

（图1）2.SPSS中的操作步骤①点击“分析”-“降维”-“因子分析”，在弹出的“因子分析”对话框中，将需要进行划分的43题项全部选入右侧“变量”框中。

（图2）（图3）②进行因子分析的参数设置，先点击右侧“描述”，勾选下面的“KMO和巴特利特球形度检验”。

这个是一前提检验，检验这些数据是否适合进行因子分析。

（图4）③再点击右侧的“旋转”按钮设置，在“方法”一栏里勾选“最大方差法”。

（图5）④最后点击右侧“选项”按钮设置，在系数显著栏里，勾选“按大小排序”和“排除小系数”，并将系数设置为0.5。

这里的意思就是只显示载荷大于0.5的，小于0.5的为排除项，不显示。

（图6）⑤点击下面“确定”进行计算，得到结果。

（图7）由上图表可以看出：KMO=0.937，大于0.7，说明这些数据十分适合做因子分析。

（图8）由总方差的解释这张表可以看出，基于特征值大于1时候的累积%为69.693%，大于60%，说明当前探索出来的8个维度，能够较好代表这整个数据。

（图9）最后通过旋转后的成分矩阵表来看具体划分，横向看，22和30不属于任何维度，那么就属于无效题项，应当删除，纵向看，维度8下面只有31题一题，那么这样的题项和维度也属于无效，当删除。

SPSS基本统计分析（二）：探索分析

SPSS基本统计分析（⼆）：探索分析1、主要功能：
此分析⽅法可检查数据是否有错误，对样本分布特征以及样本分布规律作初步了解。

剔除奇异值和错误数据。

探索性分析过程将提供在分组和不分组的情况下常⽤的统计量和图形。

2. SPSS操作
2.1操作步骤
对30名10岁少⼉（15男15⼥）的⾝⾼（cm）进⾏探索性分析。

注意：录⼊数据时，对不同分组需要定义新的组值，这⾥，0代表男孩，1代表⼥孩。

点击统计，出现如下对话框：
点击图，出现如下对话框：
点击选项，出现如下对话框：
2.2输出结果
（1）个案处理摘要：由表中可以看出不同性别的有效个案数、缺失个案数和总计个案数。

（2）下表中包含了所有的描述性统计指标。

（3）M估计量：给出的是4种集中趋势的稳健估计量，表格下⽅还给出了不同⽅法计算估计量的加权常量。

当数据中存在极端值或异常值时，M估计量是很好的均值和中位数的替代者，能够更好的反映数据的集中程度。

在描述统计中，如果均值和中位数与M估计量的差距很⼤，说明数据中存在异常值。

（4）百分位数
（5）正态性检验
给出了KS和SW两种正态检验⽅法的结果，P值均⼤于0.05，因此认为数据服从正态分布。

（6）⽅差齐性检验
表格所⽰为莱⽂⽅差齐性检验的结果，并列举了计算莱⽂统计量的4种算法，由结果得，P值均⼤于0.05，认为不同性别的⾝⾼⽅差是齐性的。

（7）箱图与极端值
由箱图可以看出，编号为24的⼥孩⾝⾼在箱图外，属于离群点。

极值表格中输出的是每个变量的5个最⼤值和5个最⼩值。

利用SPSS进行因素分析

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455源自5454
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1
（01）建立数据文件
（02）选择分析变量 ——选SPSS [Analyze]菜单中的（Data Reduction）→
（Factor）,出现【 Factor Analysis】对话框； ——在【 Factor Analysis】对话框中左边的原始变量中，
（04）设置对因素的抽取选项 ——在【 Factor Analysis】框中点击【Extraction】按钮, 出现【 Factor Analysis:Extraction】对话框， ——在Method 栏中选择（Principal components）选项； ——在Analyze 栏中选择Correlation matrix选项； ——在Display 栏中选择Unrotated factor solution选项； ——在Extract 栏中选择Eigenvalues over 并填上 1 ； ——点击（Contiue）按钮确定，回到【 Factor Analysis】对话框中。
（05）设置因素转轴 —— 在【 Factor Analysis】对话框中，点击【Rotation】按钮，出现【 Factor Analysis:Rotation 】（因素分析：旋转）对话框。 —— 在Method 栏中选择 Varimax（最大遍变异法）, —— 在Display栏中选择 Rotated solution（转轴后的解） —— 点击（Contiue）按钮确定，回到【 Factor Analysis】对话框中。

SPSS因子分析(因素分析)——实例分析

SPSS因子分析(因素分析)——实例分析SPSS因子分析(因素分析)——实例分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛应用于数据分析的软件工具，其中的因子分析（Factor Analysis）被广泛用于统计学和社会科学领域的研究。

本文将通过一个实例分析来介绍SPSS因子分析的基本原理和步骤。

1.研究背景在实施因子分析之前，首先需要明确研究背景和目的。

假设我们正在研究消费者购物行为，并希望确定出不同因素对于购物偏好的影响。

2.数据收集和准备在进行因子分析前，需要收集并准备相关数据。

假设我们已经收集到了100位消费者的关于购物行为的调查问卷数据，包括10个关于购物偏好的变量。

在SPSS中，我们可以将这些数据输入到一个数据矩阵中，每一行代表一个消费者，每一列代表一个变量。

3.因子分析设置在SPSS中，通过导航菜单选择适当的分析工具来进行因子分析。

在设置选项中，我们可以选择因子提取方法（如主成分分析、极大似然法等）和旋转方法（如方差最大旋转、斜交旋转等）等。

根据实际情况，我们可以调整这些参数以获得最佳结果。

4.因子提取在因子分析的第一步中，SPSS会计算每个变量的因子载荷矩阵，并根据设定的准则提取出主要因子。

因子载荷表示了每个变量与每个因子之间的关联程度，值越大表示关联程度越高。

通过因子载荷矩阵，我们可以判断每个变量对于哪个因子具有较高的影响。

5.因子旋转因子旋转可用于调整因子载荷矩阵，以使其更易于解释。

旋转后的因子载荷矩阵通常会呈现出更简洁、更有意义的结果。

在SPSS中，我们可以选择合适的旋转方法并进行旋转操作。

6.因子解释和命名在完成因子分析后，我们需要对结果进行解释和命名。

根据因子载荷矩阵和旋转结果，我们可以确定每个因子代表了哪些变量，并为每个因子赋予一个描述性的名称，以便于后续的数据分析和报告撰写。

7.结果解读最后，根据因子分析的结果，我们可以进行一系列的统计推断和解读。

SPSS探索性因子分析过程

一．因子分析的定义在现实研究过程中，往往需要对所反映事物、现象从多个角度进行观测。

因此研究者往往设计出多个观测变量，从多个变量收集大量数据以便进行分析寻找规律。

多变量大样本虽然会为我们的科学研究提供丰富的信息，但却增加了数据采集和处理的难度。

更重要的是许多变量之间存在一定的相关关系，导致了信息的重叠现象，从而增加了问题分析的复杂性。

因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。

用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。

因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标之间的联系，以较少几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。

二．数学模型im im i i i i U F F F F Z +++++=αααα · · · 332211i Z 为第i 个变量的标准化分数；（标准分是一种由原始分推导出来的相对地位量数，它是用来说明原始分在所属的那批分数中的相对位置的。

）m F 为共同因子；m 为所有变量共同因子的数目；i U 为变量i Z 的唯一因素；im α为因子负荷。

（也叫因子载荷，统计意义就是第i 个变量与第m 个公共因子的相关系数,它反映了第i 个变量在第m 个公共因子上的相对重要性也就是第m 个共同因子对第i 个变量的解释程度。

）因子分析的理想情况，在于个别因子负荷im α不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因子产生密切关联，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i U 彼此间不能有关联存在。

所谓的因子负荷就是因子结构中原始变量与因子分析时抽取出共同因子的相关，即在各个因子变量不相关的情况下，因子负荷im α就是第i 个原有变量和第m 个因子变量间的相关系数，也就是i Z 在第m 个共同因子变量上的相绝对值越大则公共因子和原有变量关系越强。

如何使用SPSS进行社会调查分析

如何使用SPSS进行社会调查分析SPSS是一款针对社会科学领域开发的专业数据分析软件，它可以有效地帮助调查数据的采集、整理和分析。

如果你正在进行社会调查，并且还不太了解如何使用SPSS进行数据分析处理，那么本文将为你介绍如何运用SPSS进行社会调查分析。

1. 数据输入在使用SPSS进行数据分析之前，需要先将调查数据输入到软件中。

在输入数据时，需要注意数据的格式，比如说变量类型、测量尺度等等。

SPSS支持导入多种格式的数据文件，包括Excel、CSV等等。

在导入数据之后，最好使用SPSS的“检查变量”功能检查一下数据文件中是否存在缺失值、异常值等问题，并及时进行处理，确保数据的质量。

2. 描述性分析数据输入之后，需要了解数据的基本特征，比如说数据的中心趋势、变异程度等等。

这一步通常需要进行统计描述分析，SPSS提供了多种描述性统计分析方法，例如计算平均数、中位数、标准差等等，可以通过选择“分析”-“描述性统计”-“频数统计/描述性统计”等方式打开对话框进行分析。

3. 探索性因素分析在进行社会调查时，可能会遇到维度较多、问题较复杂的情况。

在这种情况下，进行主成分分析或者因子分析，将多个相关的指标合成为几个较为简洁的因素，可以帮助我们更好地理解数据。

SPSS提供了多种因素分析方法，可以通过选择“分析”-“因子分析/主成分分析”等方式打开对话框进行分析。

4. 单因素检验在社会调查中，可能会有一个或者多个关键性变量需要进行分析，此时SPSS提供了单因素检验的方法。

单因素检验的结果可以帮助我们了解变量与其他变量的关系，是否存在显著性差异。

SPSS提供了多种单因素检验的方式，可以通过选择“分析”-“比较手段”-“单样本T检验/配对样本T检验/独立样本T检验/方差分析”等方式打开对话框进行分析。

5. 相关分析在社会调查中，不同变量之间可能存在一定的相互作用关系。

这时候，进行相关分析可以帮助我们了解变量之间的相关程度，以及相关性的方向。

因素分析之SPSS操作步骤

α係數與其95%信賴區間
以數學態度量表為例
項目分析(遺漏值、平均數、變異數、偏態之SPSS操作步驟)
SPSS的遺漏値統計結果
SPSS的平均數、變異數、偏態統計結果
項目分析(獨立樣本t考驗之SPSS操作步驟1:決定高低組別的切割點)
項目分析(獨立樣本t考驗之SPSS操作步驟2:分配高低組別)
如何解釋因素分析的結果
1.當某道題目的所有因素負荷量，只有一個因素負荷量高於 .4，其他因素負荷量皆低於 .4，則該題即歸屬因素負荷量高於 .4的那個因素。
如何解釋因素分析的結果
2.當某道題目的所有因素負荷量皆低於 .4，顯示沒有任何一個因素與該題有密切的關係，若保留該題易降低量表的構念效度，故應刪除該題。
主成份分析、因素分析的概念圖
該選用何種保留因素個數的方式
1.Kaiser所提出的「挑選特徵值大於1的因素」此種方法大家最常用，但統計學者最不建議使用。
該選用何種保留因素個數的方式
2.Cattell所提的「陡坡圖」
該選用何種保留因素個數的方式
3.抽取所有題目的變異量百分比 Lattin, Carroll, Green(2003)主張至少應該抽取 50%的變異量才比較合適。
1.00 .801 .001 .005 .007 .009
1.00 .004 .005 .009 .003
1.00 .762 1.00 .730 .783 1.00 .729 .777 .739 1.00
探索性因素分析的基本概念
轉軸後的因子矩陣a 因子 1 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 .915 .938 .903 .902 .003 .001 .003 2 .002 .002 .004 .003 .846 .904 .863

使用SPSS进行探索式因素分析的教程

第4章探索式因素分析在社会与行为科学研究中，研究者经常会搜集实证性的量化资料來做验证，而要证明这些资料的可靠性与正确性，则必须依靠测量或调查工具的信度或效度（杨国枢等，2002b ）。

一份好的量表应该要能够将欲研究的主题构念（Construct ，它是心理学上的一种理论构想或特质，无法直接观测得到）清楚且正确的呈现出来，而且还需具有「效度」，即能真正衡量到我们欲量测的特性，此外还有「信度」，即该量表所衡量的结果应具有一致性、稳定性，因此为达成「良好之衡量」的目标，必须有以下两个步骤：第一个步骤是针对量表的题项作项目分析，以判定各项目的区别效果好坏；第二步骤则是建立量表的信度与效度。

量表之项目分析、信度检验已于第2、3章有所说明，本章将探讨量表之效度问题。

4-1 效度效度即为正确性，也就是测量工具确实能测出其所欲测量的特质或功能之程度。

一般的研究中最常使用「内容效度」（Content Validity ）与「建构效度」（Construct Validity ）来检视该份研究之效度。

所谓「内容效度」，是指该衡量工具能足够涵盖主题的程度，此程度可从量表内容的代表性或取样的适切性来加以评估。

若测量内容涵盖所有研究计划所要探讨的架构及内容，就可说是具有优良的内容效度。

在一般论文中，常使用如下的描述来「交代」内容效度：而所谓「建构效度」系指测量工具的内容，即各问项是否能够测量到理论上的构念或特质的程度。

建构效度包含收敛效度（Convergent Validity ）与区别效度（Discriminant Validity ），收敛效度主要测试以一个变量（构念）发展出的多项问项，最后是否会收敛于一个因素中（同一构念不同题目相关性很高）；而区别效度为判别问项可以与其它构念之问项区别的程度（不同构念不同题目相关性很低）。

衡量收敛效度的统计方式可使用探索式因素分析法（Exploratory factor analysis），简称因素分析。

SPSS探索性因子分析过程

SPSS探索性因子分析过程探索性因子分析是一种数据降维技术，用于发现潜在的结构和模式。

在SPSS中，进行探索性因子分析的过程可以分为以下几个步骤：数据准备、模型选择、变量解释、因子旋转和解释因子。

第一步：数据准备在进行因子分析之前，需要确保所使用的数据符合一些基本的前提条件，包括样本量的要求和变量的合理性。

通常来说，样本量应该可以支持因子分析的进行，一般要求至少有200个样本。

此外，变量之间应该具有一定的相关性，因为因子分析是通过变量之间的相关性来发现潜在的结构和模式。

因此，在进行因子分析之前，可以先进行相关性分析，衡量变量之间的相关性。

第二步：模型选择在SPSS中进行探索性因子分析时，有两种选择可供选择：主成分分析和最大似然法。

主成分分析假设观测数据是通过一组未知的线性组合来表达的，最大似然法假设观测数据是由多个潜在变量引起的。

对于主成分分析，变量之间的相关性是主要的判断因素，而对于最大似然法，变量之间的共变性是主要的判断因素。

根据数据的特点和研究目标，选择适合的模型。

第三步：变量解释在进行因子分析之前，可以先查看变量之间的相关矩阵，了解变量之间的关系。

对于相关系数大于0.3的变量，考虑将其纳入因子分析。

通常，相关系数较高的变量在因子分析中有更高的可解释性。

第四步：因子旋转在进行因子分析之后，需要进行因子旋转来使得提取的因子更易于解释。

旋转方法有很多种，包括方差最大旋转、极大似然法旋转和最小相关旋转等。

在SPSS中，可以选择适合的旋转方法，并查看旋转后的因子载荷矩阵和因子组合矩阵。

第五步：解释因子在进行因子分析之后，需要对提取的因子进行解释。

根据因子载荷矩阵和因子组合矩阵，可以确定每个因子所代表的特定视角或概念。

通常，因子载荷大于0.4的变量可以被视为该因子的组成部分。

根据解释的因子，可以为后续的研究和分析提供指导。

除了以上的基本步骤，还有一些其他的注意事项和技巧需要考虑。

例如，可以根据初始抽样方差解释率确定因子的数量，一般选择解释率大于等于50%的因子。