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公因子分析

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因子 分析怎么解释提取的男性因子与原维度不同？在SPSS因子-1/Only one public因子 ， 因子 分析:鉴于主成分-1 。因子 分析和主成分分析区分主成分分析:主成分分析可以简单概括为一句话:数据压缩与解释 。

1、在SPSS中做 因子 分析每次只能提取一个公共 因子,怎样才能提取多个...与多重共线性无关 。做因子 分析本身就是为了处理多重共线性 。可能是你的数据质量有问题，也可能是指标选择有问题 。如果上面两个都没问题，那只能说明你只能抽取一个常见的- 1 。适合因子 分析:指标之间有一定的相关性，指标之间有相关性；2.因子 分析、因子之后是独立的，没有相关性；目前只能抽取一个公因子和指标有很大关系 。

2、 因子 分析时提取的公 因子和原来的维度不同怎么解释?对于这种现象最直观的解释就是实际数据与理论模型不符 。只有三种可能 。一是量表的原维度划分存在问题(比如国外的问卷在国内修改后会因文化不同而有不同的维度，又比如原作者的理论建构本来就有问题 。比如国外最初的自我效能感问卷中缺乏恐惧，国内修订时增加了维度) 。在这种情况下，完全可以根据自己的结果重新命名分析 。如果解释，要在理论上下大功夫，引用其他资料，论证分析其他量表的理论不足或文化差异 ， 提出你合理的新假设 。

3、 因子 分析怎么做问题1: 因子 分析已经由SPSS做出 ， 那么具体的分析结果呢？KMO检验统计量在0.7以上 ， 说明变量之间的偏相关较强 ， 适用于因子 分析，球面检验P小于0.001，说明变量之间存在相关性 。第二个表是common，表示每个变量所包含的原始信息可以被common 因子提取的程度 。根据你的数据，有两个常见的因子提取出来 ， 第三表是指提取出来的两个主成分的比较，第四表是主成分表达式 ， 第五表是/11 。
【公因子分析】
问题:你觉得因子 分析，有什么用？把很多原本的影响因素总结成几个影响因子 。如果不继续回归或聚类 ， 只做因子 分析，有价值吗？答:因子 分析是将多个测量变量转化为少数几个综合指标(或潜变量) ， 体现了一种降维的思想 。通过降维，把相关性高的变量聚集在一起 ， 从而减少了需要分析的变量数量，降低了问题的复杂度分析 。
4、 因子 分析和主成分 分析区别principal component分析:principal component分析可以简单概括为一句话:数据压缩与解释 。常用于寻找一个综合指标来判断某一事物或现象 ， 并对综合指标所包含的信息做出恰当的解释，在实际应用中 ， 主成分分析往往是作为实现目标的中间手段，而不是一个完整的分析方法 。这也是为什么SPSS软件没有为主成分分析设置菜单选项，而是将其并入因子 分析的原因，因子 分析:鉴于主成分分析的真实含义解释上的缺陷，统计Spearman对主成分分析进行了扩展 。

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