SPSS操作方法：因子分析09
如何用SPSS软件计算因子分析应用结果
如何用SPSS软件计算因子分析应用结果一、概述因子分析是一种在社会科学、心理学、经济学和许多其他领域广泛使用的统计分析方法。
这种方法的核心目的是简化数据集，通过找出潜在的结构或模式，将多个变量归纳为少数几个综合因子。
这些因子通常代表某种潜在的、不可直接观测的变量或特质，它们可以解释原始数据中的大部分变异。
SPSS，作为世界上最流行的统计分析软件之一，提供了强大的因子分析功能。
使用SPSS进行因子分析，研究者可以方便地得到因子载荷、因子得分、解释方差比例等关键信息，从而更深入地理解数据的内在结构和变量之间的关系。
本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行因子分析，并解读分析结果。
我们将从数据准备开始，逐步讲解因子分析的步骤，包括选择适当的因子提取方法、旋转方法，以及如何解释和分析结果。
通过本文的学习，读者将能够掌握因子分析的基本方法，并能够独立运用SPSS软件进行有效的因子分析。
1. 简要介绍因子分析的概念及其在数据分析中的应用。
因子分析是一种在多元统计分析中广泛应用的技术，其主要目的是通过对大量变量间关系的研究，找出这些变量之间的潜在结构，或者说找出潜在的公共因子。
这些公共因子能够反映原始变量的大部分信息，并且彼此之间互不相关。
通过因子分析，研究者可以在减少变量数量的同时，保留原始数据中的关键信息，从而简化数据结构，方便后续的分析和解释。
在数据分析中，因子分析的应用非常广泛。
例如，在社会科学领域，研究者可能需要对大量的社会指标进行分析，以了解社会现象的本质。
这时，因子分析可以帮助他们找出这些指标背后的潜在结构，从而更深入地理解社会现象。
在市场营销领域，因子分析可以帮助研究者识别出消费者对不同产品的偏好模式，从而指导产品设计和市场定位。
在生物医学领域，因子分析可以用于基因表达数据的分析，帮助研究者找出影响特定生物过程的基因群。
在SPSS软件中，因子分析的实现相对简单，用户只需按照软件的操作步骤进行操作即可完成分析。
手把手教你用SPSS做因子分析
因子分析在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中因子分析更是频频出现。
小兵也凑个热闹，参考《SPSS 统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列的第三篇文章。
【一、概念】探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。
通俗点：因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。
【二、简单实例】现在有 12 个地区的 5 个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价），为对这 12 个地区进行综合评价，请确定出这 12 个地区的综合评价指标。
【三、解决方案】1、spss因子分析同一指标在不同地区是不同的，用单一某一个指标难以对12个地区进行准确的评价，单一指标智能反映地区的某一方面。
所以，有必要确定综合评价指标，便于对比。
因子分析是一个不错的选择，5 个指标即为我们分析的对象，我们希望从这5个可观测指标中寻找出潜在的因素，用这些具有综合信息的因素对各地区进行评价。
下图是spss因子分析的操作界面，主要包括5方面的选项，变量区只能选择数值型变量，分类型变量不能进入该模型。
另外，spss软件为了消除不同变量间量纲和数量级对结果的影响，在该过程中默认自动进行标准化处理，因此不需要对这些变量提前进行标准化处理。
2、描述统计选项卡我们希望看到各变量的描述统计信息，要对比因子提取前后的方差变化，所以选定“单变量描述性”和“原始分析结果”；现在是基于相关矩阵提取因子，所以，选定相关矩阵的“系数和显著性水平“，比较重要的还有 KMO 和球形检验，通过KMO值，我们可以初步判断该数据集是否适合采用因子分析方法。
比较糟糕的是，kmo结果有时并不会出现，这主要与变量个数和样本量大小有关。
3、抽取选项卡在该选项卡中设置如何提取因子，提取因子的方法有很多，最常用的就是主成分法。
因为参与分析的变量测度单位不同，所以选择“相关矩阵”，如果参与分析的变量测度单位相同，则考虑选用协方差矩阵。
SPSS因子分析法
因子分析一、基础理论知识1 概念因子分析（Factor analysis ）：就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法。
从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术。
主成分分析（Principal component analysis ）：是因子分析的一个特例，是使用最多的因子提取方法。
它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。
选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息。
两者关系：主成分分析（PCA）和因子分析（FA）是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法，而实际上主成分分析可以说是因子分析的一个特例。
2 特点（1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
（2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。
（3）因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。
（4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理（即通过因子分析或主成分分析）。
显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
3 类型根据研究对象的不同，把因子分析分为R型和Q型两种。
当研究对象是变量时，属于R 型因子分析；当研究对象是样品时，属于Q型因子分析。
但有的因子分析方法兼有R 型和Q型因子分析的一些特点，如因子分析中的对应分析方法，有的学者称之为双重型因子分析，以示与其他两类的区别。
4分析原理假定：有n 个地理样本，每个样本共有p 个变量，构成一个n×p 阶的地理数据矩阵:当p 较大时，在p 维空间中考察问题比较麻烦。
如何利用SPSS做因子分析等分析
如何利用SPSS做因子分析等分析SPSS是一款强大的统计分析软件，可以用于各种数据分析任务，包括因子分析。
因子分析是一种用于探究观测变量之间关系的统计方法，它可以帮助我们理解数据集中不同变量之间的相关性和结构。
下面是一个简要的关于如何利用SPSS进行因子分析的步骤：1.准备数据首先，需要确保将数据整理成适合因子分析的格式。
确保数据集中的变量是连续型变量，并且不存在缺失值。
如果存在缺失值，需要进行数据处理或进行数据填充。
2.导入数据打开SPSS软件，然后依次选择“File”、“Open”来导入数据文件。
选择正确的文件路径和文件名，然后点击“打开”按钮。
3.创建因子分析模型选择“Analyze”菜单下的“Dimension Reduction”子菜单，然后选择“Factor”。
将需要进行因子分析的变量移至右侧的“Variables”框中，然后点击“OK”按钮。
4.选择因子提取方法5.设置因子提取参数出现因子提取对话框后，可以选择提取的因子数目和提取标准。
默认情况下，SPSS会提取所有可能的因子。
也可以根据实际需要进行调整。
完成设置后，点击“Continue”按钮。
6.选择因子旋转方法因子旋转可帮助我们更好地理解因子结构。
在因子分析向导的旋转选项中，可以选择旋转方法，如正交旋转和斜交旋转等。
选择一个适合你的需求的旋转方法，然后点击“Rotation”按钮。
7.设置旋转参数出现旋转参数对话框后，可以选择旋转的方法和旋转的标准。
默认情况下，SPSS会选择最大方差法和标准负荷量，但你可以根据需要进行调整。
完成设置后，点击“Continue”按钮。
8.检查结果在因子分析向导的“Descriptives”选项中，可以查看因子提取和旋转后的结果。
这些结果包括因子载荷矩阵、公因子方差和解释方差等信息。
仔细检查结果，确保它们符合你的预期。
9.解释结果在进行因子分析后，需要解释因子载荷矩阵以及其他统计结果。
因子载荷矩阵可以告诉你每个变量与每个因子之间的关系。
SPSS操作方法：因子分析09
实验指导之四因子分析的SPSS操作方法以例13.1为例进行因子分析操作。
1.在SPSS的数据编辑窗口（见图1）点击Analysize →Data Reduction →Factor，打开Factor Analysis对话框如图2.图1 因子分析操作图2 Factor Analysis 对话框将参与因子分析的变量依次选入Variables框中。
例13.1中有8个参与因子分析的变量，故都选入变量框内。
2.单击Descriptives 按钮，打开Descriptives对话框如图3所示。
✧Statistics栏，指定输出的统计量。
图3 Descriptives对话框Univariate descriptives 输出每个变量的基本统计描述；Initial solution 输出初始分析结果。
输出主成分变量的相关或协方差矩阵的对角元素。
（本例选择）✧Correlation Matrix栏指定输出考察因子分析条件和方法。
Coefficients相关系数矩阵；Significance levels 相关系数假设检验的P值；Determinant 相关系数矩阵行列式的值；KMO and Bartlett´s test of Sphericity KMO和巴特利检验（本例选择）巴特利检验是关于研究的变量是否适合进行因子分析的检验. 拒绝原假设意味着适合进行因子分析.KMO值等于变量间单相关系数的平方和与单相关系数平方和加上偏相关系数平方和之比, 值越接近1, 意味着变量间的相关性越强,越适合进行因子分分析, KMO值越接近0, 则变量间的相关性越弱. 越不适合进行因子分析.Inverse 相关系数矩阵的逆矩阵；Reproduced 再生相关阵；Anti-image 反映象相关矩阵。
3.单击Extraction 按钮，打开Extraction对话框选项，见图4。
图4 Extraction对话框✧Method栏，指定因子分析方法。
如何利用SPSS进行因子分析(九)
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种专业的统计软件，广泛应用于各种学术研究和商业分析中。
其中的因子分析是一种常用的数据分析方法，用于发现数据中的潜在因子结构。
本文将介绍如何利用SPSS进行因子分析，并且探讨因子分析的一些相关概念和技巧。
1. 数据准备在进行因子分析之前，首先需要进行数据准备。
这包括数据的清洗、变量的选择和数据的标准化。
清洗数据是为了去除异常值和缺失值，以保证数据的质量。
选择变量是为了确定需要进行因子分析的变量，通常选择相关性较高的变量。
标准化数据是为了使不同变量之间的数值具有可比性，通常采用z-score标准化方法。
2. 进行因子分析在SPSS中进行因子分析非常简单。
首先打开SPSS软件，导入需要进行因子分析的数据文件。
然后依次点击“分析”→“数据降维”→“因子”，在弹出的对话框中选择需要进行因子分析的变量，设置因子提取方法和旋转方法，最后点击“确定”按钮即可进行因子分析。
3. 因子提取与旋转在因子分析中，因子提取是指从原始变量中提取出潜在因子，常用的方法有主成分分析和最大方差法。
而因子旋转是为了使因子更易于理解和解释，常用的旋转方法有方差最大旋转和极大似然旋转。
在SPSS中，可以根据具体的研究目的选择不同的因子提取和旋转方法。
4. 结果解释进行因子分析后，SPSS会输出一些统计指标和结果数据，如特征值、因子载荷矩阵等。
特征值是衡量因子解释变量方差的指标，通常选择特征值大于1的因子作为潜在因子。
因子载荷矩阵则显示了每个变量对于每个因子的贡献程度，可以根据载荷大小解释因子的含义。
5. 结果验证进行因子分析后，还需要对结果进行验证。
通常可以采用内部一致性分析、重测信度分析和因子有效性分析等方法进行结果验证。
在SPSS中，可以利用内部一致性分析来检验因子的稳定性和一致性，重测信度分析可用来检验因子的可靠性，因子有效性分析可用来检验因子的有效性。
spss因子分析理论原理及操作分析
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因子命名
根据因子载荷矩阵，为每个因子赋予有意义 的名称。
结果解读
解释方差
分析解释的总方差，了解每个因子的贡献程 度。
因子得分
根据因子得分公式，计算每个观测值的因子 得分，进行进一步的分析或比较。
因子载荷矩阵
解读变量与因子之间的关系，确定每个变量 对因子的影响程度。
解释与讨论
结合研究目的和专业知识，对因子分析结果 进行解释和讨论。
通过因子分析，可以将复杂的数据结构简化为少数几个公共因子，便 于数据的可视化和管理。
缺点
对样本量要求高
因子分析需要较大的样本量才能获得稳 定和可靠的结果，样本量不足可能导致
分析结果不准确。
对变量间相关性要求高
因子分析要求变量间存在较强的相关 性，如果变量间相关性较弱或没有相
关性，分析结果可能不准确。
03 因子分析理论
主成分分析法
总结词
主成分分析法是一种通过线性变换将原始变量转化为少数几个互不相关的主成 分的方法。
详细描述
主成分分析法通过找出原始数据中的主要成分，使得这些主成分能够尽可能地 保留原始数据中的变异信息，从而达到降维的目的。
最大方差法
总结词
最大方差法是一种因子旋转方法，通 过旋转因子轴使得因子的解释方差达 到最大。
目的
简化数据结构、解释变量间的内在关 系、揭示潜在的公共因子、进行综合 评价等。
因子分析的原理
基于变量间的相关性
因子分析通过研究变量间的相关性，将多个变量归结为少数几个 公共因子，这些公共因子能够反映变量间的内在联系。
降维思想
通过提取公共因子，将多个变量归结为少数几个综合指标，实现数 据的降维处理，便于分析。
SPSS因子分析操作
在因子分析主对话框中，单击 “Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ”按钮， 打开“Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ” 对话框， 见图 １０－３。
图 １０－３ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ 对话框
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SPSS 统计分析
① 因子提取方法选择项
“Ｍｅｔｈｏｄ”参数框是一组指定提取方法的选择项。单击矩形框右面的下拉箭头按钮 可以展开提取方法选择项表，提供七种提取方法可以选择：
本例选择系统默认值。
6)“Rotation”选择因子旋转方法
在因子分析主对话框中，单击“Ｒｏｔａｔｉｏｎ”按钮，打 开“Ｒｏｔａｔｉｏｎ”对 话 框，如图 １０－４ 所示。
图 １０－４ Ｒｏｔａｔｉｏｎ 对话框
①“Method”栏选择旋转方法选项
l Ｎｏｎｅ 选项，不进行旋转。此为系统默认的选择项。 l Ｖａｒｉｍａｘ 选项，方差最大旋转法。是一种正交旋转方法。它使每个因子上的具有最
l Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆｆ ａｃｔｏｒｓ 选项，该选择顶指定提取公因子的数目。用鼠标单击选择此项 后，将指定其数目。理论上有多少个分析变量就有多少个因子。
本例选择“Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆｆ ａｃｔｏｒｓ”项，提取 ２ 个因子。在小矩形框里输入值 ２。
⑤ 指定因子分析收敛的最大迭代次数
l Ｍａｘｉｍｕｍ ｉｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ 参数框，指定因子分析收敛的最大迭代次 数。系统默认的最大迭代次数为 ２５。
本例将总人口数［ｐｏｐ ］、中 等 学 校 校 龄［ｓｃｈｏｏｌ］ 、总雇员数［ｅｍｐｌｏｙ ］、 专业服务目 ［ｓｅｒｖｉｃｅｓ］、中等房价［ｈｏｕｓｅ］五个变量移到“Ｖａｒｉａｂｌｅｓ”框中。 指定控制变量：在左面的矩形柜中选择控制变量，单击“Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｖａｒｉｚｂｌｅ”栏 左边的向右拉箭头按钮，把选中的变量名移到该显示栏里。然后点击“Ｖａｌｙｅ”按钮，在 打开的对话框里输入控制的变量值。本例没有控制变量，不操作此项。
SPSS数据分析教程因子分析(共36张PPT)
12.2 因子分析的统计理论
因子分析假设每一个原始变量都可以表示成不 可观测的公共因子的线性组合和一个特殊因子 之和。
X11 a11F1a12F2 a1qFq1
X2
2
a21F1a22F2
a2qFq 2
Xpp ap1F1ap2F2 apqFqp
因子分析模型（1）
这里q为公共因子的个数 ，F1，…,Fq表示公共
它衡量公共因子的重要性。
因子分析模型的求解方法 （1）
SPSS中给出了7种求解因子分析模型的方法
主成分 未加权的最小平方法 综合最小平方法 最大似然（K） 主轴因子分解 α因子分解 映像因子分解法。
因子分析模型的求解方法（2）
这7种求解因子分析模型的方法都可以基于相 关系数矩阵 。
因子分析选项设置（1）
因子分析选项设置（2）
如果因子分析的结果输出错误信息“解不收敛” ，可以考虑更改 “最大收敛性迭代次数”为一个 较大的值，然后重新进行因子分析。
因子分析选项设置（3）
因子分析结果（1）
因子分析结果（2）
因子分析结果（3）
旋转后的因子载荷矩阵
因子的解释
第一个因子上载荷较大的原始变量有Fibre、Nutritious、 Health、Natural、Regular、Filling、Quality、Energy和 Satisfying，所有这些变量都描述了谷物产品的自然健康属 性，我们称之为“健康因子”。
结பைடு நூலகம்分析（1）：相关系数矩阵
KMO和Bartlett检验
特征值、方差贡献率和累积方差贡献率
初始因子载荷矩阵
旋转因子载荷矩阵
碎石图
因子载荷图
案例2：因子分析在市场调查中的应用
(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，以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。
例如，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。
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，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。
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。
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，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，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，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，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，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。
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Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法随着统计分析软件的进步，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件作为一款功能强大、易于使用的统计分析工具受到广泛欢迎。
它能援助探究人员进行各种统计分析，其中包括因子分析和聚类分析。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析，并针对每个分析方法提供详尽步骤和操作示例。
一、因子分析因子分析是一种常用的统计方法，在数据维度缩减和相关变量结构分析方面具有广泛的应用。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1. 数据筹办起首，需要将原始数据导入SPSS软件中。
可以通过选择“文件”>“打开”>“数据”，然后选择合适的数据文件进行导入。
确保数据是以矩阵的形式存储，每个变量占据一列，每个观察单位占据一行。
2. 因子分析设置在SPSS软件中，选择“分析”>“数据筹办”>“特殊分析”>“因子”。
在弹出的对话框中，选择需要进行因子分析的变量，将它们挪动到“因子”框中。
然后，选择所需的因子提取方法（如主成分分析或因子分析），并指定所需的因子个数。
可以选择默认值，也可以依据实际需求进行调整。
3. 统计输出完成因子分析设置后，点击“确定”按钮开始分析。
SPSS软件将生成一个因子分析结果报告。
报告中将包含因子载荷矩阵、特征值、诠释的方差比例等统计指标。
通过这些指标，可以对变量和因子之间的干系、每个因子的诠释能力进行分析。
4. 结果解读对于因子载荷矩阵，可以依据因子载荷的大小来裁定变量与因子之间的干系。
一般来说，载荷肯定值大于0.3的变量与因子之间具有显著关联。
诠释的方差比例表示每个因子能够诠释变量总方差的比例，一般来说，越大越好。
在解读结果时，需要综合思量因子载荷和诠释的方差比例。
二、聚类分析聚类分析是一种用于数据分类的统计方法。
它依据观测值之间的相似性将数据对象分组到不同的类别中。
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法因子分析和聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以用于数据降维和分组。
SPSS是一款常用的统计软件，提供了丰富的分析工具和函数，可以方便地进行因子分析和聚类分析。
一、因子分析：因子分析是一种多变量分析方法，可以将一组相关的变量转化为少数几个互相独立的综合变量，称为因子。
因子分析可以用于降低数据的维度，提取主要的因素，并分析因素之间的关系。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行因子分析的数据集。
2.菜单栏选择“分析”-“降维”-“因子”。
3.在弹出的因子分析对话框中，选择要进行因子分析的变量，将其添加到“因子”框中。
4.在“提取”选项中，选择提取的因子个数。
可以根据实际需求和经验进行选择。
5. 在“旋转”选项中，选择旋转方法。
常用的旋转方法有方差最大旋转（Varimax），斜交旋转（Oblique）等。
6.点击“确定”按钮，进行因子分析。
7.SPSS会生成因子载荷矩阵、解释方差表、因子得分等结果。
可以根据因子载荷矩阵和解释方差表来解释因子的含义和解释度。
8.根据具体需求和分析目的，可以进行因子得分的计算和因子分组的分析。
二、聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，可以将一组样本数据自动分成若干互不相交的群组，称为簇。
聚类分析可以用于数据的分组和群体特征的分析。
以下是使用SPSS软件进行聚类分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据集。
2.菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
3.在弹出的聚类分析对话框中，选择要进行聚类分析的变量，将其添加到“变量”框中。
可以选择多个变量进行分析。
4.在“距离”选项中，选择计算样本间距离的方法。
常用的方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。
5. 在“聚类方法”选项中，选择聚类算法的方法。
常用的方法有层次聚类（Hierarchical Clustering）、K均值聚类（K-means）等。
因子分析的SPSS实现
因子分析的SPSS实现因子分析（Factor Analysis）是统计学中一种常用的多变量分析方法，用于将具有相关性的一组变量归纳为较小数量的互相关联的构成因子。
SPSS是一种流行的统计分析软件，提供了方便易用的功能，可以方便地进行因子分析。
在SPSS中进行因子分析的步骤如下：步骤1：加载数据首先打开SPSS软件，并加载需要进行因子分析的数据。
可以选择从文件中导入数据，或者直接将数据复制粘贴到SPSS的数据视图中。
确保数据在SPSS中正确加载并显示。
步骤2：选择变量在"变量视图"或"数据视图"中，选择需要进行因子分析的变量。
可以使用鼠标按住Ctrl键或Shift键选择多个变量。
选择的变量应该是互相关的，即它们之间应该存在其中一种相关性。
步骤3：进行因子分析在SPSS的菜单栏中选择"分析"，然后选择"数据降维"，再选择"因子"。
在弹出的对话框中，将选中的变量移动到"因子"框中。
可以选择不同的因子提取方法，如主成分法、最大似然法等。
此外，还可以设置因子提取的标准，如特征值、累计方差等。
步骤4：解释因子在因子分析完成后，SPSS提供了多种方法来解释因子。
其中，最常用的方法是因子旋转。
通过旋转因子，可以使得因子在解释上更直观和可解释，同时减少因子之间的相关性。
SPSS提供了多种旋转方法，如正交旋转（如变换等）和斜交旋转（如极大方差法）。
可以根据实际需求选择合适的旋转方法。
步骤5：解释因子载荷因子载荷提供了每个变量与每个因子之间的相关性信息。
在SPSS的因子分析结果中，可以查看因子载荷矩阵，该矩阵显示了每个变量与每个因子的相关系数。
通常认为绝对值大于0.3或0.4的载荷系数比较重要。
步骤6：因子得分计算因子得分计算用于将原始变量转换为因子得分，以进行后续的分析和解释。
在SPSS中，可以通过计算函数来计算因子得分，方法如下：1.在菜单栏中选择"变量视图"，在需要计算因子得分的变量旁边添加一个新的变量。
(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,以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。
例如，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.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,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。
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。
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，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,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，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，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,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.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Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。
SPSS因子分析实例操作步骤
SPSS因子分析实例操作步骤SPSS因子分析实例操作步骤实验目的：引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。
实验变量：以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。
实验方法：因子分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK （变量选择除年份、合计以外的所有变量）.2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze——DimensionReduction——Factor ，变量选择标准化后的数据.3.点击右侧Descriptive，勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue.4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors，默认3个，点击Continue.5.点击右侧Rotation，勾选Method选项组中的Varimax；勾选Display选项组中的Loding Plot(s)；点击Continue.6.点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression；勾选Display factor score coefficient matrix；点击Continue.7.点击右侧Options，勾选Coefficient Display Format选项组中所有选项，将Absolute value blow改为0.60，点击Continue.8.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.描述性统计量Descriptive StatisticsN Minimum Maximum Mean Std. Deviation农、林、牧、渔业11 3.27 9.73 7.6645 1.97515采矿业11 .6 9.5 5.008 2.7092制造业11 .44 7.07 2.6900 2.22405电力、热力、燃气及水生产和11 3.36 15.05 10.3545 3.22751供应业建筑业11 1.79 23.51 7.8955 6.18302批发和零售业11 2.10 18.52 9.1018 5.50553交通运输、仓储和邮政业11 .82 8.39 2.7891 2.20903Valid N (listwise) 11该表提供分析过程中包含的统计量，表格显示了样本容量以及11个变量的最小值、最大值、平均值、标准差。
因子分析SPSS操作
因子分析SPSS操作因子分析是一种常用的统计方法，用于探索多个变量之间的潜在关系。
它能够帮助研究人员识别出变量之间的关联，从而提取出共同的因素。
SPSS软件是一种广泛使用的统计分析工具，提供了强大的因子分析功能。
下面将详细介绍如何在SPSS中进行因子分析。
首先，在SPSS中打开要进行因子分析的数据集。
确保数据集包含需要进行因子分析的变量。
接下来，选择"分析"菜单，然后选择"尺度"，再选择"因子"。
这会打开"因子分析"对话框。
在"因子分析"对话框中，将需要进行因子分析的变量移动到右侧的框中，通过单击变量名称，再单击右侧的"箭头"按钮，将其添加到因子分析的变量列表中。
在"因子分析"对话框中，有几个选项需要设置。
首先是"提取方法"，它决定了如何提取因子。
常用的方法有主成分分析和最大似然估计。
主成分分析通常用于连续变量，最大似然估计用于分类变量。
选择一个适当的方法。
其次，是选择"旋转方法"，它决定了如何旋转因子。
常用的方法有方差最大化和直角旋转。
方差最大化旋转使得每个因子解释的变异最大化，直角旋转使得因子之间不相关。
根据研究目的选择一个合适的旋转方法。
最后，设置"因子的数目"，它决定了最终提取几个因子。
通常，根据因子的方差解释度和解释的变量数目来决定提取几个因子。
可以尝试提取不同数目的因子，然后根据结果进行选择。
点击"确定"按钮后，SPSS会进行因子分析，并在输出窗口中显示结果。
输出结果包括因子的提取度、因子载荷矩阵、解释的方差比例等。
根据因子载荷矩阵可以判断变量与因子之间的关系。
载荷大于0.3或0.4的变量与因子有较强的关联。
可以根据载荷大小对因子进行命名，进一步解释因子所代表的潜在构念。
(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，以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。
例如，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。
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，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。
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。
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，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，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，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，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，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。
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Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。
纯步骤和分析===应用SPSS进行因子分析
-1.590 13
-0.662 14
-0.944 -1.710
15
16
0.057 17
-0.983 18
1.038 19
-0.944 20
F1 0.365 0.744 -0.759 0.249 -0.075 0.741 0.111 0.672 0.854 1.338 F2 0.291 0.426 -0.627 0.091 0.375 -1.112 2.806 -1.234 1.319 -0.412 F3 -0.868 1.061 1.275 -0.611 1.496 0.112 -0.068 0.099 0.992 0.210
〔二〕对SPSS因素分析结果的解释
1. 取样适当性〔KMO〕检验 2. 共同性检查 3. 因素陡坡检查 4. 方差奉献率检验 5. 显示未转轴的因素矩阵 6. 分析转轴后的因素矩阵
1. 取样适当性〔KMO〕检验
—— KMO值越大，表示变量间的共同因素越多，越适合 进行因素分析，要求KMO>0.5 —— 要求Barlett’s的卡方值到达显著程度
应用SPSS进行 因子分析
〔一〕应用SPSS进行因素分析的步骤 〔二〕对SPSS因素分析结果的解释
〔一〕应用SPSS进行量表分析的步骤
问 题
题项
A1 电脑 A2 录音磁带 A3 录像带 A4 网上资料 A5 校园网或因特网 A6 电子邮件 A7 电子讨论网 A8 CAI课件 A9 视频会议 A1 视听会议 0
sphericity ——点击〔Contiue〕按钮确定。
〔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和
如何利用SPSS做因子分析等分析
如何利⽤SPSS做因⼦分析等分析我就以我的数据为例来做⽰范，仅供参考⼀、信度分析（即可靠度分析）1.分析——度量——可靠度分析图 12.然后就会弹出上图1的框框。
在这⾥，你可以对所有的问题进⾏可靠度分析，如果是这样，那你只需要选中所有的问题到右边这个⽩⾊的框框，然后点击“统计量”，按照右边这个图进⾏打钩。
然后点“继续”。
之后就点“确定”图2 3.接着去“输出1”这个框看分析结果，你就会看到很多分析结果，其中有⼀个就是右图，那第⼀个0.808就是你所选择进⾏分析的数据的信度。
如果你想把每⼀个维度的数据进⾏独⽴的信度分析，那道理也是⼀样的。
⼆、因⼦分析在做因⼦分析之前⾸先要判断这些数据是否适合做因⼦分析，那这⾥就需要进⾏效度检验，不过总共效度检验是和因⼦分析的操作同步的，意思就是说你在做因⼦分析的时候也可以做效度检验。
具体⽰范如下：1.分析——降维——因⼦分析图 2⼀般来说，咱们做因⼦分析的时候是为了把那些具有共同属性的因⼦归类成⼀类，说的简单点就是要验证咱们所选取的每⼀个维度下⾯的题⽬是属于这个维度，⽽⾮其他维度的。
那⼀般来说，因⼦分析做出来的结果就是你原本有⼏个维度，最终分析结果就会归类成⼏个公因⼦。
2.⼀般来说，⾃变量的题⽬和因变量的题⽬是要独⽴分析的。
我的课题是“店⾯形象对顾客购买意愿的影响”那⾃变量就是店⾯形象的那些维度，因变量就是顾客购买意愿。
3.将要做分析的题⽬选择到右边的⽩框之后，就如下图打钩：“抽取”和“选项”两个不⽤管他。
然后就点“确定”4.按照上述步骤操作下来之后，就可以去“输出1”看分析结果。
⾸先看效度检验的结果：这⾥要看第⼀⾏和最后⼀⾏的数据，第⼀⾏数据为0.756，表明效度较⾼，sig为0.000，这两个结果显⽰这份数据完全可以做因⼦分析。
那就去看因⼦分析的结果。
5.看下⾯这张图，看“初始特征值”这⼀项下⾯的“合计”的数值，有⼏个数据是>1，那就表明此次因⼦分析共提取了⼏个公因⼦。
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实验指导之四
因子分析的SPSS操作方法
以例为例进行因子分析操作。
1.在SPSS的数据编辑窗口（见图1）点击Analysize →Data Reduction →Factor，打开Factor Analysis对话框如图
2.
图1 因子分析操作
图2 Factor Analysis 对话框
将参与因子分析的变量依次选入Variables框中。
例中有8个参与因子分析的变量，故都选入变量框内。
2.单击Descriptives 按钮，打开Descriptives对话框如图3所示。
Statistics栏，指定输出的统计量。
图3 Descriptives对话框
Univariate descriptives 输出每个变量的基本统计描述；
Initial solution 输出初始分析结果。
输出主成分变量的相关或协方差矩阵的对角元素。
（本例选择）
Correlation Matrix栏指定输出考察因子分析条件和方法。
Coefficients相关系数矩阵；
Significance levels 相关系数假设检验的P值；
Determinant 相关系数矩阵行列式的值；
KMO and Bartlett´s test of Sphericity KMO和巴特利检验（本例选择）巴特利检验是关于研究的变量是否适合进行因子分析的检验. 拒绝原假设意味着适合进行因子分析.
KMO值等于变量间单相关系数的平方和与单相关系数平方和加上偏相关系数平方和之比, 值越接近1, 意味着变量间的相关性越强,越适合进行因子分分析, KMO值越接近0, 则变量间的相关性越弱. 越不适合进行因子分析.
Inverse 相关系数矩阵的逆矩阵；
Reproduced 再生相关阵；
Anti-image 反映象相关矩阵。
3.单击Extraction 按钮，打开Extraction对话框选项，见图4。
图4 Extraction对话框
Method栏，指定因子分析方法。
点击下拉菜单可以选择需要的方法。
Principal components 主成分法，系统默认；（本例选择）
Unweighted least square 普通最小二乘法；
Generalized least squares 广义最小二乘法
Maximum likelihood 最大似然法
Principal Axis factoring 主轴因子法
Alpha α因子提取法
Image 映像分析法
Extract栏，决定提取主成分的个数。
Eigenvalue over 指定要提取因子的最小特征值，系统默认值1，也可以自定义特征值的数值。
（本例选择）
Number of factors 直接指定提取的因子个数。
Display栏指定与初始因子有关的输出项
Unrotated factor solution 显示未旋转的因子解。
可以自定义特征值
的数值。
（本例选择）
Scree plot 显示碎石图，可用于决定因子的提取个数。
（本例选择）
4.单击Rotation按钮，打开Rotation对话框（见图5）。
图5 Rotation对话框
Methed栏，选择因子旋转方法。
None不作选择，系统默认项。
Varimax 正交旋转最大方差法。
是因子旋转时常用的方法。
其它方法略。
Display栏，选择因子旋转的输出信息。
Rotated solution 输出旋转后的因子载荷矩阵。
（本例选择）
Loading plot(s) 输出旋转后的因子载荷散布图。
5.单击Scores按钮，打开Scores对话框选项(见图6)。
图6 Scores对话框
Save as variables 将样品的因子得分作为新变量保存在数据文件中。
（本例选择）
Method栏，指定计算因子值方法
Regression 回归法（本例选择）
Bartlett 巴特利特法
Anderson-Rubin 安德森—鲁宾法
Display factor Score Coefficient Matrix 输出标准化的因子得分矩阵。
（本例选择）
6.单击Options按钮，打开Options对话框选择项，见图7。
图7 Options对话框
Coefficient Display Format 栏，指定输出其它因子结果及缺失值的
处理方式。
本例不作选择。
Sorted by size 从第一因子开始，按降序输出因子载荷矩阵。
Suppress absolute Value less than:( ) 在框内输入数值，表示输出大于等于这个值的载荷的变量。
所有选择完成后单击OK可得输出结果。
观察部分输出的结果：
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy..412
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
df28 Sig..000
上表中表述检验表中巴特利检验通过，故本例采用因子分析是适合的。
下表是因子从每个原始变量中提取的信息量。
Communalities
Initial Extraction Zscore: 固定资产利税（％）.983 Zscore: 资金利税率（％）.945 Zscore: 销售收入利税率（％）.838 Zscore: 资金利润(%).970 Zscore: 固定资产产值率（％）.850 Zscore: 逆：流动资金周转天数（％）.894 Zscore: 逆：万元产值能耗（吨）.929 Zscore: 全员劳动生产率（万元/人.年）.789 Extraction Method: Principal Component Analysis.
从上表中得出所有变量提取的信息量都在以上。
v1.0 可编辑可修改Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance Cumulative %Total
% of
Variance Cumulative %Total
% of
Variance Cumulative %
1
2
3.817.817
4.508
5.196
6.090
7.008.103
Extraction Method: Principal Component
Analysis.
上表显示各主成分解释原始变量总方差的情况。
本例保留了三个因子，这三个因子集中了原始变量的%
上图表示的是碎石图，显示出取三个因子是合适的。
上表表示的是因子分析的初始解的因子载荷矩阵。
上表表示的是旋转后的因子载荷矩阵。
从表中得出第一个因子表示的是固定资产利税率，资金利税率，销售收入利税率，资金利润率，固定资产产值率这五个指标。
可以认为是工业生产中投入的资金、固定资产产出的效果，可以看成是投入产出因子。
第二个因子是流动资金周转天数和劳动生产率，可以认为是效率因子，而第三个因子反映的是万元产值能耗，反映的是能源消耗效果。
上表表示的是因子得分系数，
Component Transformation Matrix正交矩阵
Compone
nt123
1.891.343.296
2.938
3.953
1111
v1.0 可编辑可修改
上表表示的是因子旋转的正交矩阵。
最后在数据窗口可以得到的每个样品的因子得分，可以用散布图得出因子的得分图。
各样品的因子得分（标准化得分）图
从图中可以得出因子1中华新水泥厂得分最高。
因子2中湘乡水泥厂最好。
1212。