spss因子分析时用的是主成分分析

对每个所有题项进行因子分析,如果KMO和Bartlett球形检验的结果表明其并不适合做因子分析这说明你的数据有问题,结构效度现在分为两种一种用因子分析的方法,但是这种不咋用了,还有一种是用结构模型验证

因子得分系数矩阵可以直接的出来的,在得分（score）那个选项里面有显示因子得分系数矩阵那一项

1、确认选择这个选项吗?见下图.理论上选择这个选项,不可能没有结果的. 2、调换位置后,变量名是否变化了?3、String类型的数据只能分类变量,否则是不能用来说做数据分析的.分类变量,将字

RotatedComponentMatrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵,当你设置了因子转轴后,便会产生这结果.转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名.SPSS的FactorAna

不能用平均法,而是用因子分析中累积贡献率和因子得分的乘积来计算每年的综合排名,至于再计算五年的平均数,不太科学,应该按照综合指数法计算一些变量,如发展速度,5年平均发展速度、增长速度等,在大部分评价中

一般采用相关系数矩阵分析都是自动标准化的,如果你不放心,可以人为标准化,会自动保存新变量的,而不是要重新输入标准化数据.

保存因子得分,之后会在原数据最后保存生成3列因子得分,假设为a1a2a3代表3个因子然后根据因子分析得出三个因子的特征根值,分别计算粗3个因子的权重

SPSS中可以自动输出因子得分矩阵的,但那个是标准化的因子得分.（SPSS统计分析专业人士南心网）

KMO值是由你的数据算出来的,不是所有的数据都适合做主成分分析.只有KMO值只有0.5说明你的数据样本不适合做主成分分析,下面做的一切都是不合理的.KMO值不能提高,除非你换一组数据.

对的,每一列下面比较大的归为一类就行了

因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子

只要你熟懂因子分析的原理你就可以看明白每个选项的意思以及处理的结果如果不会分析我可以帮你分析

在主成分抽取那边设置有两种设置方法：1主成分的特征根2累计贡献率建议把累计贡献率设置为85%就可以提取多个主成分

首先看KMO值有没有过0.5,低于0.5的不能做因子分析,然后看特征根,一般特征根要大于1,之后看各个因子的谁的数值最高就可以了.

系统显示这个警告并不是只能做11个成分的意思,而是说你的变量命名中含有非法的部分,重新检查一下变量名称吧,前两天我也碰到类似问题,当时查的是因为SPSS版本的关系,一般来说非注册版本很容易遇到这个问题

lz的意思表达不是很明白.以因子分析为例：因子分析会有variables的框让你自己选择对哪些变量的数据进行分析.如果需要对原始数据进行分析,那就将你原始数据的相关变量名拖到variables的框里就

是球形检验,如果相应p值小于0.05,说明变量之间存在相关性,适合做因子分析,df是自由度,sig是p值.后面的是题项.再问：谢谢，我已经知道了，非常感谢！那么如果我只想做一种变量与其它因素的关系，而

得分为负的,说明该样本对就的因子得分低于平均分.平均分为0.所有得分之和为0.再问：SPSS进行因子分析后，为什么保存的因子得分的变化趋势与X1、X2、X3、X4相关题项的取值的变化趋势不一致？例如，

主成分的选取可以有2种方法：1、取累计贡献率大于85%的成分；2、取所有特征值大于1的成分.当符合上述任意一种时均可拿来做为最后的主成分.当然SPSS软件默认的是第二种.主成分的选取和你说的载荷量小于

和预先设计的不一样,这个情况再正常不过了我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那如何继续处理呢?