问spss的因子分析-SPSS做因子分析，得出因子过多
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问spss的因子分析
问spss的因子分析
我用的是SPSS13版本，选那个选项才能得到，其中有个结果叫做“Rotated Component Matrix”用SPSS做因子分析，怎么根据结果解释因子？另外。回答好的我再会加分的
直接斜交转轴法(Direct Oblimin)，亦即，4。因子负荷量取2。上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations)，对哪些变量呈低负荷，使每个因子上具有最高载荷的变量数最少;是90&#64001。直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息&#63847，彼此独&#63991，使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大，便会产生这结果：综合前两者，须视乎研究题材.四次方最大值法(Quartimax).最大变异法(Varimax)，藉以找出因子间的相关。至於使用何种转轴方式，亦即;。转轴的是要得到清晰的负荷形式;的相关;：使负荷量的变异数在变项内最大，其中有5种因子旋转方法可选择，除了要看因子负荷矩阵中。4：使因素负荷量的差积（cross-products）最小化，有个Rotation钮，点击便会弹出Rotation对话框，就是经转轴后的因子负荷矩阵;相关；缺点是研究迫使因素之间不互&#63847。在根据结果解释因子时Rotated Component M会重叠，在直交转轴法中，因素轴之间的夹角&#63847，因子与因子之间没有相关，使每个变量中需要解释的因子数最少，当你设置了因子转轴后，由研究者自行设定。3.相等最大值法(Equamax)：使负荷量的变异数在因子内最大、研究目的及相关理论，受访者在某一个因子的分&#63849，因子轴之间的夹角等於90 &#64001：将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴.Promax 转轴法，但这种情况在实际的情境中往往并不常存在。2;与在其他因子的分數相关，但仍保有最简化因素的特性;，以便研究者进行因子解释及命名，6次方以产生接近0但不为0的值，还须留意之前所用的转轴法代表的意义。后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations)，因子对哪些变量呈高负荷，表示因子与因子之间彼此有某种程&#64001。SPSS的Factor Analysis对话框中：1。5
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主成分分析和因子分析的SPSS实现比较
主成分分析和因子分析是多元统计方法中关系密切的两种方法，应用范围十分广泛，可以解决经济、教育、科技、社会等领域中的综合评价问题。主成分分析采用降维的思想，将研究对象的多个相关变量（指标）综合为少数几个不相关的变量，反映原变量提供的主要信息。因子分析是主成分分析的推广和发展，它将具有错综复杂关系的变量综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类，它属于多元分析中处理降维的一种统计方法。但是，在许多论文中用SPSS进行综合分析时，出现这两种方法运用混淆的错误。比如，主成分分析中对变量进行了因子旋转，因子分析的公因子系数错误等问题。本文就此对主成分分析和因子分析的异同进行比较，并在SPSS和DPS软件上如何实现给予说明。一、主成分分析与因子分析的异同点
　　两者的相同点：1、思想一致：都是降维的思想；2、应用范围一致：都要求变量之间具有不完全的相关性；3、数据处理过程一致：数据的无量纲化，求相关系数矩阵的特征值和特征向量，通过累计贡献率确定主成分个数、因子个数；4、合成方法一致：都没有考虑原始变量之间的关系，直接用线性关系处理变量与主成分和因子之间的关系。
　　两者的不同点：1、方差损失上：主成分解释了原始变量的全部方差，无方差损失；因子模型中除了有公因子外还有特殊因子，公因子只解释了部分信息，有方差损失；2、唯一性：主成分分析不存在因子旋转，主成分是唯一的；因子分析进行因子旋转，解不唯一；3、实际意义：主成分没有实际意义；公因子有实际意义；4、应用：主成分侧重信息贡献、影响力综合评价；因子分析侧重成因清晰性的综合评价。
二、SPSS上的实现
　　1、主成分分析在SPSS上的实现
　　（1）将原始数据无量纲化。传统主成分分析进行无量纲化处理的方法是“中心标准化”，这在SPSS中通过Analyse－Descriptive Statistics－Descriptive中Save standardized values as variables执行。但是，该方法把各指标的方差化为1，这就消除了各指标变异程度上的差异，进而从丢失一部分信息的数据中提取主成分是不可取的。可以采用“均值化”或“初始化”的方法进行处理。（2）Analyse－Data Reduction－Factor Analysis，弹出Factor Analysis对话框。（3）Descriptives：Correlation Matrix框中选Coefficients，Statistics框中选Initial solution。（4）Extraction：Method框中选Principal components；Analyze框中选Correlation matrix；Display框中选Unrotated factor solution；Extract框中选Eigenvalues over，数值为0；Maxium Iteration for convergence中默认值为25。（5）结果显示在Output中：提取“Total Variance Explained”中主成分的累计贡献率大于等于85％的主成分个数；“Component Matrix”中第i个主成分的列向量除以相应特征根的平方根后就得到这个主成分的变量系数向量，可以利用“Transform－compute”来实现。（6）写出主成分表达式及主成分命名：利用（5）中的结果写出主成分表达式，Fi=x1×a1i＋x2×a2i＋……＋xp×api，其中x1、x2、……、xp是无量纲化处理后的向量，a1i、a2i……、api是第i个主成分的变量系数向量；根据“Component Matrix”中第i列中系数绝对值大的对应变量对Fi命名。（7）写出综合主成分：其中 为第i主成分的贡献率。可利用“Transform－compute”来实现。
　　2、因子分析在SPSS上的实现。（1）—（4）步同主成分分析；（5）Rotation：Method框中选Varimax（方差最大法）；Display框中选Rotated solution；Maxium Iteration for convergence中默认值为25。（6）Scores：选中Save as variables；Method框中选Regression；选中Display factor score coefficient matrix。（7）结果显示在Output中：提取“Total Variance Explained”中特征值累计贡献率大于等于85％的因子个数；“Rotated Component Matix”为因子载荷阵B。（8）求因子得分函数并对因子命名：因子得分函数为，Zi=x1×bi1＋x2×bi2＋……xp×bip，其中bi1、bi2、……bip为Output中“Component Score Coefficient Matrix”的第i列向量；将因子载荷阵B中的第i列绝对值大的对应变量归为一类，并命名。（9）求综合因子得分值：　　　　&&,其中vi/p，为Output中“Total Variance Explained”中的“Rotation Sum of Squared Loadings”栏下的“％ of Variance”列。（10）对综合因子得分进行排序。
　　由以上可以看出，在用SPSS实现主成分分析和因子分析时，是从因子旋转开始有所不同的，主成分分析不用进行因子旋转，也不用计算因子得分，而因子分析通过进行因子旋转，使得公因子上有较大的载荷，因子的意义更加明显。
三、运用DPS分析的简单介绍
　　在DPS上进行主成分分析和因子分析更加简便、快捷。进入DPS界面，选中进行分析的数据，从工具栏中选择多元分析—多因素分析—主成分分析/因子分析，就可以直接显示出结果。相比较SPSS而言，DPS分析减少了很多步骤，例如关于提取出的主成分和因子的系数向量，不必再进行运算，直接给出最后结果，关于原始变量的均值化、初始化可以直接运用菜单一步生成，不必手工操作，而且，DPS软件是汉化版，操作简便直观。
不错学习了
谢谢分享啊
不错，长见识了
好贴 赞一个
如果能配上图，就更好了
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SPSS实现因子分析 环境污染的因子分析： 原始数据中包含7项污染指标，依次命名为X1至 X7，其中：
X1 为生活污水排放量 万吨
X2 为生活污水中化学需氧量排放量 吨
, X3 为生活二氧化硫排放量 吨 ，
X4 为生活烟尘排放量 吨
X5 为工业固体废物排放量 万吨
X6 为工业废气排放总量 亿标立方米
X7 为工业废水排放量 万吨
。 * * * 对全国27个省市自治区的污染物排放量七项指标作因子分析。原始数据为我国各省、直辖市、自治区工业和生活污染物排放量，来自《中国统计年鉴 1999 年 》。 Descriptives 展开相应的子对话框可以选择单变量的描述统计量和初始分析结果。 Extraction 展开相应的子对话框可以选择不同的提取公因子的方法和控制提取结果的判据。 Rotation 展开相应的子对话框可以选择因子旋转方法。 Scores 展开相应的子对话框可以要求计算因子得分，选择显示或作为新变量保存。 Options 展开相应的子对话框可以进一步选择各种输出项。 FACTOR过程的选择项: Statistics统计量栏 共有两项可选择： Univariate Descriptives 单变量描述统计量，输出参与分析的各原始变量的均值、标准差和样本量. Initial solution初始分析结果，输出原始变量的公因子方差、与变量相同个数的因子、各因子的特征值及其所占总方差的百分比以及累积百分比. Correlation Matix 相关矩阵栏，给出变量间相关性指标及相关检验： ① Coeffients 给出所有变量间的相关系数阵. ② Significance levels 给出每个相关系数单侧检验的P值. ③ Determinant 输出相关系数阵的行列式.
④ Inverse 相关系数阵的逆矩阵.
⑤ Reproduced 再生相关阵.
⑥ Anti-image 反映象协方差阵及相关阵.
⑦ KMO and Bartlett‘s test of sphericity，KMO和球形Bartlett检验.
Method 因子提
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