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因素分析的基本原理&對SPSS因素分析結(jié)果的解釋
2018-03-08
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因素分析的基本原理&對SPSS因素分析結(jié)果的解釋

因素分析的基本原理
●因素分析就是將錯綜復(fù)雜的實測變量歸結(jié)為少數(shù)幾個因子的多元統(tǒng)計分析方法。其目的是揭示變量之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，簡化數(shù)據(jù)維數(shù)，便于發(fā)現(xiàn)規(guī)律或本質(zhì)。
●因素（因子）分析（Factor Analysis)的基本原理是根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組變量之間的相關(guān)性較高，不同組變量之間相關(guān)性較低。每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu)，這個結(jié)構(gòu)用公共因子來進(jìn)行解釋。
●因素分析的目的之一，即要使因素結(jié)構(gòu)的簡單化，希望以最少的共同因素，能對總變異量作最大的解釋，因而抽取得因素愈少愈好，但抽取因素的累積解釋的變異量愈大愈好。
●在因素分析的共同因素抽取中，應(yīng)最先抽取特征值最大的共同因素，其次是次大者，最后抽取共同因素的特征值最小，通常會接近0。
●因子負(fù)荷量----是指因素結(jié)構(gòu)中原始實測變量與因素分析時抽取出共同因素的相關(guān)程度。在因素分析中，用兩個重要指標(biāo)“共同度”和“特殊因子”描述。
●共同度----就是每個變量在每個共同因素之負(fù)荷量的平方總和（一橫列中所有因素負(fù)荷量的平方和）。從共同性的大小可以判斷這個原始實測變量與共同因素間之關(guān)系程度。
●特殊因子----各變量的唯一因素大小就是1減掉該變量共同度的值。
●特征值----是每個變量在某一共同因素之因素負(fù)荷量的平方總和（一直行所有因素負(fù)荷量的平方和）。
                特征值的總和等于實測變量的總數(shù)
●方差貢獻(xiàn)率----指公共因子對實測變量的貢獻(xiàn)，又稱變異量 方差貢獻(xiàn)率=特征值G/實測變量數(shù)p。
對SPSS因素分析結(jié)果的解釋
●取樣適當(dāng)性（KMO）檢驗
—— KMO值越大，表示變量間的共同因素越多，越適合進(jìn)行因素分析，要求KMO>0.5
——  要求Barlett’s的卡方值達(dá)到顯著程度 
●共同性檢查
●因素陡坡檢查
●方差貢獻(xiàn)率檢驗
●顯示未轉(zhuǎn)軸的因素矩陣
●分析轉(zhuǎn)軸后的因素矩陣

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