SPSS主成分分析步骤及结果,详细版
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发布时间：2024-10-01 01:49
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时间：2024-11-04 13:31
1. 首先，进入SPSS的因子分析步骤，选择“分析”>“降维”>“因子”。
2. 将需要分析的量表题目或数据导入变量框中。在开始前，确保满足KMO和巴特利特球形检验的要求，这两项检验是进行因子分析的前提。KMO值一般大于0.7，且巴特利特球形检验的P值在显著性水平下应小于0.05，以确认数据适合进行因子分析。
3. 接着，进行因子提取。在“抽取”步骤中，选择“碎石图”和“未旋转因子解”，并根据需要设定因子个数。特征值大于1是默认设置，如果需要调整，可以输入期望值。
4. 选择“旋转”选项，勾选“最大方差”和“旋转后的解”，以及“载荷图”。最大方差确保分析的准确性，不勾选可能导致KMO值无法显示。
5. 如果需要计算因子得分，记得在“得分”部分勾选“保存变量”，并查看“因子得分系数矩阵”。
6. 在“选项”中，设置“禁止显示小系数”为0.5，便于分析成分矩阵和旋转成分矩阵，理解各题项在因子上的归属。
7. 结果分析：KMO与巴特利特球形检验显示数据适合因子分析，公因子方差大说明变量表达良好。解释总方差时，提取的因子解释了大部分题项信息，且因子解释清晰，如“基础技能”、“创新能力”等。
8. 旋转成分矩阵详细列出了各题项与因子的关联，如“看到新鲜事物会来灵感”等题目主要反映基础技能因子，而“扎实的专业知识”则与创新能力因子关联紧密。
9. 计算因子得分，使用SPSS得出的成分得分系数矩阵，根据公式计算各个因子的得分，从而揭示各题项的综合表现。
通过以上步骤，SPSS主成分分析为你的研究提供了深入的理解和综合评价。在分析过程中如遇问题，随时联系我，数据分析也欢迎随时咨询。
