1楼：匿名用户
因子分析结果的方法和过程如下：
1、因子的提取和旋转
(1) 确定您的因子分析的目的之前运行的程序和解释输出。阿因子分析常见的用途是定义一组尺寸集（因素）对现有的基本措施。例如，假设您要定义一到，旨在衡量一个人的政治态度调查问卷的答复确定的基本因素。
你的假设可能是一个潜在的一些因素有助于形成对政治和**的态度。
(2) 检查您的因子提取输出。因子提取是第一次两个因素分析阶段，第二个因素是轮换。提取有助于找出潜在因素。
通过检查你确定你的输出两部分：初始特征值和卵石这个阴谋。特征值衡量的是一组特殊因素解释措施的变异量。
一个有用的指引，是包括利用特征值大于1的因素。
(3) 把你的注意卵石情节，一对特征值的相对大小的图形显示。保留所有因素在急剧下降的阴谋的一部分特征值。假设在这个例子中，你有这样三个特征值的阴谋，他们都大于1。
这意味着你有三个因素。
(4) 进行了三个因素三要素旋转提取。统计旋转操纵的因素，使他们更有意义。您的统计软件或统计指南将提供关于如何进行的一个因素轮换步骤。旋转运行的因素会产生额外的输出。
2、结构因素分析
(1) 在检查的因素轮换您的输出矩阵的一部分相关的模式。这个矩阵将显示相关评分，或因素负荷量，每个变量之间的基本因素。因素负荷量高的项目 - 与0.
300和1.00之间（例如加或减）都与相应的因素。
(2) 确定你的三个因素的措施，每个呈正相关。您可能会发现一些项目，因为可以在低负载的所有因素因素排除。
(3) 基于高因素负荷量，名称或标签的三个因素每个项目的内容。
因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。比如，如果要测量学生的学习积极性，课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。而学习成绩可以用期中，期末成绩来反应。
2楼：匿名用户
因子负荷系数？是因子系数还是因子得分系数？因子系数就是“旋转前或旋转后因子载荷阵”，如果是因子得分系数，那么就是“标准因子得分系数表”
3楼：匿名用户
因子载荷也就是***ponent matrix那个表啊
如何解读spss的分析结果？其中，因子分析和主成分分析的差别在**
4楼：
kmo检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。
第二格**为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个**是指提取的俩个主成分能解释差异的比列，第四个**是主成分表达式，第五**是因子得分公式。
如何解释spss因子分析的结果
5楼：匿名用户
1．kmo和bartlett的检验结果：
首先是kmo的值为0．733，大于阈值0．5，所以说明了变量之间是存在相关性的，符合要求；然后是bartlett球形检验的结果。
在这里只需要看sig．这一项，其值为0．000，所以小于0．05。那么也就是说，这份数据是可以进行因子分析的。
2．公因子方差：
公因子方差表的意思就是，每一个变量都可以用公因子表示，而公因子究竟能表达多少呢，其表达的大小就是公因子方差表中的“提取”。
“提取”的值越大说明变量可以被公因子表达的越好，一般大于0.5即可以说是可以被表达，但是更好的是要求大于0.7才足以说明变量能被公因子表的很合理。
在本例中可以看到，“提取”的值都是大于0.7的，所以变量可以被表达的很不错。
3．解释的总方差和碎石图：
简单地说，解释地总方差就是看因子对于变量解释的贡献率（可以理解为究竟需要多少因子才能把变量表达为100％）。
这张表只需要看图中红框的一列，表示的就是贡献率，蓝框则代表四个因子就可以将变量表达到了91．151％，说明表达的还是不错的
都要表达到90％以上才可以，否则就要调整因子数据。再看碎石图，也确实就是四个因子之后折线就变得平缓了。
4．旋转成分矩阵：
这一张表是用来看哪些变量可以包含在哪些因子里，一列一列地看：第一列，最大的值为0．917和0．772，分别对应的是细颗粒物和可吸入颗粒物。
因此可以把因子归结为颗粒物。第二列，最大值为0．95对应着二氧化硫，因此可以把因子归结为硫化物。第三列，最大值为0．962，对应着臭氧。
因此可以把因子归结为臭氧。第四列，最大值为0．754和0．571，分别对应着二氧化氮和一氧化碳。
扩展资料
因子分析与主成分分析的区别：
主成分分析是试图寻找原有变量的一个线性组合。这个线性组合方差越大，那么该组合所携带的信息就越多。也就是说，主成分分析就是将原始数据的主要成分放大。
因子分析，它是假设原有变量的背后存在着一个个隐藏的因子，这个因子可以可以包括原有变量中的一个或者几个，因子分析并不是原有变量的线性组合。
因子分析还是非常好用的一种降维方式的，在spss中进行操作十分简单方便，结果一目了然。python也可以做因子分析，**量也并不是很大。
但是，python做因子分析时会有一些功能需要自己根据算法写，比如说kmo检验。
6楼：匿名用户
首先要说明的是，因子分析是用来降维的。
比如你有很多变量，用这么多变量来解释另一个变量，显得有点复杂，但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析，这就要用到因子分析。它运用了数学上的矩阵变换思想。
而在实际运用过程中，如果只有5个因素，（也就是你所说的因子）那因子分析这部分就不需要了。
因子分析的结果很好解释，只是方法选的如果有问题，解释的再好也没有意义。
7楼：匿名用户
analyze——data reduction——factor analysis
因子分析一般采用的都是主成分方法。但是因子分析不是分析因子对其他变量的影响的，而是得到因子的
中黄的cmyk值是多少,中黄的CMYK值是多少
1楼 匿名用户 cmyk c 0 m 20 y 100 k 0 rgb r 255 g 200 b 0 2楼 晁初兰宗石 cmyk中的y代表黄色，纯黄色是y100其他为0，掉色与你设置的cmyk值无关 cmyk中的正黄色的值是多少 3楼 匿名用户 将 转为cmyk模式，然后设置y值为100，其它为0...
谁能帮我分析一下spss单因素方差分析的结果附图
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