1樓：匿名使用者
恩，你的意思大概是想看一下月收入和教育程度對公因子是否存在影響。你可以使用相關、方差分析來考察影響關係
spss因子分析，如何提取公因子再與其他變數進行分析
2樓：龍之大帝之不死
1、kmo檢驗統計量在0.7以上，說明變數之間的偏相關性較強，適合做因子分析，球形檢驗p小於0.001，說明變數之間存在相關性。
2、第二格**為共同性，表示各變數中所含原始資訊能被提取的共同因子所表示的程度，根據資料，提取的公因子是兩個，第三個**是指提取的倆個主成分能解釋差異的比列，第四個**是主成分表示式，第五**是因子得分公式。
3樓：匿名使用者
資料有了嗎？
你自己亂琢磨亂猜測的話，我沒時間去細看
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
您好。請問一下，spss中因子分析出3個因子後，對這個三個因子關於其他一個變數進行單因素方差分析？怎麼弄
4樓：呂秀才
直接就把新得出的3個因子作為單因素方差分析的因變數，而那個其他變數作為自變數 進行方差分析即可，跟普通的方差分析過程一樣就好了
5樓：手機使用者
達到80%——85%就可以認為代表性顯著，你可以主觀排除一部分貢獻率較小的因子。但是考慮到你的變數就有47個，所以提取出的主因子數達到18個並沒有什麼問題。因子分析是一個多變數降維的過程，找到了代表性顯著的各因子則分析目的已經達到了，剩下的就是建立模型和計算因子得分，這個很容易實現，比較麻煩的是對各主因子的實際理論分析，這都是專業必備的技能，做統計分析不要怕資料多，核心問題都是在資料裡。
用spss做因子分析時，如果公因子對應的自變數問題與之前自己設計自變數維度有所出入怎麼辦？ 10
6樓：匿名使用者
有出copy入是再正常不過的事情了
正規的步驟是先做預調查，如果發現有出入，然後修改問卷，再做調查，再看有沒有出入，再做調查。。。。直到沒有出入
既然你發現有出入，那麼可以認為你是做的預調查，建議你修改問卷後再次調查
我替別人做這類的資料分析蠻多的
7樓：匿名使用者
不一致很正常，因為你的量表的劃分是經過很多次的調整，只能說大部分是這樣劃分的，你只要能說明效度不好的原因就行了
在spss中做因子分析每次只能提取一個公共因子，怎樣才能提取多個因子？
8樓：呂秀才
跟多重共線性沒關係，做因子分析本身就是為了處理多重共線性的
這個有可能是你的資料質量有問題，也有可能是指標選擇有問題
如果上面兩個都沒問題，那隻能說明你所有的這些指標就只能提取出一個公共因子來
9樓：
檢驗過多重共線性麼？各個專案之間高相關的話就是隻能出1個factor。
貼syntax吧
spss經過主成分分析後，得出3個因子，怎麼利用這幾個因子進行後續的迴歸分析。
10樓：
1.spss直接幫你把幾個因子都已經算出來了，就是fac1-1列就是因子f1，同理可以得知f2，f3....不用算的，如果問f1怎麼來的，就說是f1=0.
701x1-0.549x2+0.736x3+0.
216x4+0.112x5-0.318x6.
2.如果你進行主成分分析之後又要進行迴歸分析，應該是用提取出來的主因子作為自變數進行計算的，迴歸的話是只能有一個自變數，一個因變數才算迴歸的呢，如果不是的話，建議你使用多項式分析。
11樓：匿名使用者
你好。我遇到跟你同樣的疑問，請問你最後是在怎麼解決的呢？直接用得到的fac1-1,fac1-1-2來進行後續的迴歸分析嗎？急求，非常感謝！
請問一下spss因子分析提取出的新的因子與原始變數之間的表示式如何計算 10
12樓：菇涼單純不懂愛
kmo檢驗統計量在0.7以上，說明變數之間的偏相關性較強，適合做因子分析，球形檢驗p小於0.001，說明變數之間存在相關性。
2、第二格**為共同性，表示各變數中所含原始資訊能被提取的共同因子所表示的程度，根據資料，提取的公因子是兩個，第三個**是指提取的倆個主成分能解釋差異的比列，第四個**是主成分表示式，第五**是因子得分公式
13樓：匿名使用者
principal component analysis是因子分析一個特例，是使用最多的因子提取方法。它通過座標變換手段，將原有的多個相關變數，做線性變化，轉換為另外一組不相關的變數。選取前面幾個方差最大的主成分，這樣達到了因子分析較少變數個數的目的，同時又能與較少的變數反映原有變數的絕大部分的資訊。
14樓：cuijuan娟子
主因子的權重就復是其方差貢獻率制佔這7個主因子的累計貢獻率
各原始變數的權重是，先根據spss算出的l載荷矩陣，除以對應的特徵根值，算出a矩陣。再用a矩陣中的x係數除以對應x的標準差，算出的是各個原始變數的係數。各個係數佔所有係數之和的比例就是權重。
15樓：匿名使用者
spss經過主成bai分分析後du,得出3個因子,怎麼利zhi用這幾個因子進行後續dao
的迴歸分析.
1.比如,第一
內個因子（f1）有
容3個因素(x1,x2,x3)組成,知道了這3個因素的得分,怎麼知道這個因子的得分?且知道了f1=0.701x1-0.
549x2+0.736x3+0.216x4+0.
112x5-0.318x6. 我知道應該不會是把spss中生成的fac1_1 列中的資料加起來,那第一個因子f1的得分怎麼算?
請教高人
2.如果我要進行迴歸分析,是直接用各個影響的因素得分進行計算,還是用提取出來的因子的得分進行計算
16樓：匿名使用者
這個看因子得分系數那個**
17樓：劉小歪
這麼高深得問題我還真是不會解答呢 學問沒那麼大 看看會的人接呢給你解答吧
18樓：chenghua林
各原始變數的權重是，先根據spss算出的l載荷矩陣，除以對應的特徵根值，算出a矩陣。再用a矩陣中的x係數除以對應x的標準差，算出的是各個原始變數的係數。各個係數佔所有係數之和的比例就是權重。
各原始變數的權重是，先根據spss算出的l載荷矩陣，除以對應的特徵根值，算出a矩陣。再用a矩陣中的x係數除以對應x的標準差，算出的是各個原始變數的係數。各個係數佔所有係數之和的比例就是權重。
各原始變數的權重是，先根據spss算出的l載荷矩陣，除以對應的特徵根值，算出a矩陣。再用a矩陣中的x係數除以對應x的標準差，算出的是各個原始變數的係數。各個係數佔所有係數之和的比例就是權重。
19樓：匿名使用者
所買的商品
經過一定時間後改變了購買時的狀況，就說明變質了，不能再使用了，因此，你買的商品未按規定放入冰箱，經過一天時間變稠了，就說已變質了，就不要食用了。一般情況下，商品都有保質期，同時還有儲存的溫度等要求，所買的商品經過一定時間後改變了購買時的狀況，就說明變質了，不能再使用了
20樓：匿名使用者
你可以把經常要輸入的內容放在這裡輕輕一點，直接輸入上屏長句、短語、郵箱、號碼任你自定義！
21樓：匿名使用者
.如果我要進行迴歸分析,是直接用各個影響的因素得分進行計算,還是用提取出來的因子的得分進行計算2.如果我要進行迴歸分析,是直接用各個影響的因素得分進行計算,還是用提取出來的因子的得分進行計算2.
如果我要進行迴歸分析,是直接用各個影響的因素得分進行計算,還是用提取出來的因子的得分進行計算
22樓：匿名使用者
vbjkkkllll
23樓：度fand小康
你的聽到沒有了？你計算什麼樣子？你們不是。
你可以分析分析。天哪天冷。小心感冒。
明天可能是大雨。記得帶雨衣。應該住在路上是很近。
能不能別發神馬東西？我大一。也許你並不在意你大姐。
又要喝豆漿。
24樓：匿名使用者
餞別與少年長時間飛呀更喜歡你的搖搖滾滾滾滾吧唧唧復唧唧義ꪣ丙班木頭髮的月亮代表我的心。
spss因子分析中，某一因子的因子載荷怎麼看？是看哪個表
看旋轉後的因子載荷矩陣。看旋轉後的。一般是varimax spss13.0 因子分析後，如何看因子載荷量和特徵值，應該看哪個圖，還有分散的數值怎麼看？謝謝 100 因子分析完了有個方差表，可以看分量。比如有3個因子，10個變數。每一個變數在3個因子裡面都有分量，在誰的分量最大，就歸於哪個因子。所以你...
求助 spss用因子分析法 怎麼得到因子得分和排名
通過因子分析中一個選項儲存因子得分，然後系統會在原資料最後儲存生成3列因子得分，將假設為a1 a2 a3代表3個因子，然後根據因子分析得出三個因子的特徵根值，分別計算粗3個因子的權重，分別為各自的特徵根值 三個因子特徵根值之和。然後綜合因子得分 a1 對應權重 a2 對應權重 a3 對應權重，之後就...
r因子分析公共因子和特殊因子的區別
1.原理不同 主成分分析基本原理 利用降維 線性變換 的思想，在損失很少資訊的前提下把多個指標轉化為幾個不相關的綜合指標 主成分 即每個主成分都是原始變數的線性組合,且各個主成分之間互不相關,使得主成分比原始變數具有某些更優越的效能 主成分必須保留原始變數90 以上的資訊 從而達到簡化系統結構，抓住...