1樓：匿名使用者
因子分析將多個指標合併成一個變數，通常有兩種做法：
一、計算平均值
針對問卷量表資料，同時幾個題表示一個維度。比如想要將「我在工作中能獲得成就感」、「我可以在工作中發揮個人的才能」這兩題合併成一個維度（影響因素），可以通過spssau的【生成變數】功能計算均值，生成新的變數用於後續分析。
spssau-生成變數操作步驟
二、使用因子分析或主成分分析進行降維，利用主成分得分濃縮資訊在主成分分析時，勾選成分得分即可。
2樓：呂秀才
因子分析時候 有個選項 裡面 是選擇儲存 因子得分然後在原始資料的最後面就會有幾列新的資料出來 其中就包括了你提取出來的幾個主因子的得分
然後你要求相關 就是把新出來的幾列因子得分之間就好了，但是 提取出來的因子之間是沒有相關性的，所以這個相關沒有必要的
3樓：匿名使用者
你說的是因子之間的相關吧？在因子分析的結果裡面，有一個factor的相關係數矩陣，如果是4個因子，那麼應該是4*4的對稱矩陣，找到他就可以了。
spss做完因子分析後，結果出來的5個因素，用這5個因素 做了相關分析，但是結果挺不好，有什麼別的辦法嗎
4樓：匿名使用者
你做的是探索性因子分析，既然是探索性的，自然結果不一定會很好做efa是用預調查資料，如果做的不好再修改問卷再調查既然你用的是正式調查問卷，那就不要再考慮分組的問題了，應該直接去做cfa驗證
data cleaning自然是要在分析之前完成
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。
5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。
6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！
已經用spss做出了因子分析，具體的結果應該怎麼寫。
7樓：匿名使用者
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小於版0.001，說明變數之間存在相權關性。
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，根據你的資料，你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。
spss提取出兩個因子之後再怎麼做相關分析？
8樓：快樂人生
kmo檢驗統來計量在0.7以上，說明變數之間自的偏相關性較強，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。
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，根據你的資料，你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。
9樓：匿名使用者
主成分分析可以幫助判斷是否存在共線性（條件指數），還可以用來處理共線性。因子分析不可以
10樓：隱半戎博耘
試用transform----***pute
下定義你新要設定的
用spss做因子分析提撒來因子再做logistic迴歸
因子分析你會做嗎？logistic迴歸你會做嗎？兩者你都會做了，再問如何結合兩者的問題 我經常幫別人做這類的資料分析，不懂不建議你自己亂做。spss因子分析，它會自動 bai生du成一個新的變數中提取的zhi主要變數因子系統dao將使用fact 1 fact 2其他回 名稱，更改名稱 喜歡啊。答 因...
在spss軟體中做因子分析需要將資料標準化處理嗎
理論上不會改變。bai 因子分du析的主要途徑是構建因子模zhi型來計dao算各主因子得分，從而分析回主因子的貢獻力總結出答因子實際意義。資料標準化只是將不同變數量綱化，說明白點就是去掉各變數的單位，統一為標準化資料。如果你的原始資料單位不衝突，標準化與否影響不大，正規來講，做多元統計分析前需要將資...
如何用spss做主成分分析和因子分析
因子分析 1輸入資料。2點analyze 下拉選單，選data reduction 下的factor 3開啟factor analysis後,將資料變數逐個選中進入variables 對話方塊中。4單擊主對話方塊中的descriptive按扭，開啟factor analysis descriptiv...