spss因子负荷矩阵怎么看要不要旋转

*代表p再问：能具体说说表格中每个数字的意思吗？比如表中哪个数字代表P值，哪个数字代表样本量等等再答：。。。。55是样本量，0.003是p，你这完全不懂，还是别自己瞎做再问：那1和0.399呢？

ModelSummary是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好.ANOVA是方差分析,然后F检验Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数

spss分析结果中不是用字母P来表示,而是sig.来表示的

一般是考虑大于0.4的,你的0.33因为1除以3啊

可以做的,不会做我帮你我替别人做这类的数据分析蛮多的

就是看p值啊我替别人做这类的数据统计分析蛮多的

你通过因子分析中一个选项保存因子得分,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,分别为各自的特征根值/三个

analyze-correlate-bivariate-选择变量OK输出的是相关系数矩阵相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值,越接近0越显著.另外,表格下会显示显著性检验的判断结果,你看看表格

1.spss直接帮你把几个因子都已经算出来了,就是FAC1-1列就是因子F1,同理可以得知F2,F3.不用算的,如果问F1怎么来的,就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.21

analyze（分析）->DimensionReduction（降维）->factor（因子分析）->选中variables（变量）->extraction(抽取)->correlationmatri

在analyze下拉菜单点correlate

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

综合因子得分需要结合手算,如下：再问：我知道，综合因子得分=各因子得分*各因子贡献率，但是我不知道各因子得分是多少，是不是我上面的第一张表里的数据，请清楚一点告诉我，求你了再答：不是，在这一步，如图：

1、看组间效应比较,看自变量和协变量有没有显著,2、看修正均数有没有显著,即扣除X的影响后,Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析.协方差主要就是看修正均数,剩下的步骤其实用回归也可以做

未旋转的因子矩阵：不是说x7是最主要的因素,而是说x7与第1个成分的相关性最大,且为正相关.通过你这个因子矩阵表,很难将各个x进行分类,可以进行因子分析,得到旋转后的因子矩阵.旋转后的因子矩阵：表中的

因子载荷阵选择适当方法求出旋转后的载荷阵数值出负是求解的结果……这和原始矩阵数值以及计算方法相关,没什么原因解释的吧?比如因子旋转有正交和斜交两种方法,比较常用的是正交变换,正交矩阵的选取不一不说,符

analysis-datareduction-factor-extraction下自己选择分析方法

首先做因子分析的时候记得加上这个步骤：打开主面板里的得分,里边选保存为变量,方法为回归,显示因子得分系数矩阵也要打上勾.然后你的四个因子得分就会保存下来,你把它们复制到Excel里边,然后用方差贡献率

个人觉得你要问的是每个因子的平均得分吧再问：不是平均得分，那个我已经计算出来了。是平均值。比如第一个因子包含三个问题，每个问题的平均值可以通过描述统计分析计算出来，这个因子的平均值怎么通过SPSS直接

因子载荷a（ij）的统计意义就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数即表示X（i）依赖F（j）的份量（比重）.统计学术语称作权,心理学家将它叫做载荷,即表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷,它反映了