spss因素分析教程

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1、二、利用SPSS对量表进行因素分析　　【例6-9】 现要对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进行了解，设计一个里克特量表，如表6-27所示。将该量表发放给20人回答，假设回收后的原始数据如表6-28所示。   　　　　操作步骤：⒈录入数据定义变量“A1”、“A2”、“A3”、“A5”、“A6”、“A7”、“A8”、“A9”、“A10”，并按照表 输入数据，如图6-33所示。10　　⒉因素分析　　（1）选择“AnalyzeDataReductionFactor…”命令，弹出“FactorAnalyz

2、e”对话框，将变量“A1”到“A10”选入“Variables”框中,如图6-34所示。　　（2）设置描述性统计量　　单击图6-34对话框中的“Descriptives…”按钮，弹出“FactorAnalyze:Descriptives”（因素分析：描述性统计量）对话框，如图6-35所示。10①“Statistics”（统计量）对话框　　A“Univariatedescriptives”（单变量描述性统计量）：显示每一题项的平均数、标准差。　　B“Initialsolution”（未转轴之统计量）：显示

3、因素分析未转轴前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。②“CorrelationMatric”（相关矩阵）选项框A“Coefficients”（系数）：显示题项的相关矩阵　　B“Significancelevels”（显著水准）：求出前述相关矩阵地显著水准。　　C“Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵地行列式值。　　D“KMOandBartlett’stestofsphericity”（KMO与Bartlett的球形检定）：显示KMO抽样适当性参数与Bartlett’s的球形检定。

4、　　E“Inverse”（倒数模式）：求出相关矩阵的反矩阵。　　F“Reproduced”（重制的）：显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。　　G“Anti-image”（反映像）：求出反映像的共变量及相关矩阵。　　在本例中，选择“Initialsolution”与“KMOandBartlett’stestofsphericity”二项，单击“Continue”按钮确定。　　（3）设置对因素的抽取选项　　单击图6-34对话框中的“Extraction…”按钮，弹出“

5、FactorAnalyze:Extraction”（因素分析：抽取）对话框，如图6-36所示。10 ①“Method”（方法）选项框：下拉式选项内有其中抽取因素的方法：　　A“Principalcomponents”法：主成份分析法抽取因素，此为SPSS默认方法。　　B“Unweightedleastsquares”法：未加权最小平方法。　　C“Generalizedleastsquare”法：一般化最小平方法。　　D“Maximumlikelihood”法：最大概似法。　　E“Principal-ax

6、isfactoring”法：主轴法。　　F“Alphafactoring”法：α因素抽取法。　　G“Imagefactoring”法：映像因素抽取法。　　②“Analyze”（分析）选项框　　A“Correlationmatrix”（相关矩阵）：以相关矩阵来抽取因素　　B“Covariancematrix”（共变异数矩阵）：以共变量矩阵来抽取因素。　　③“Display”（显示）选项框A“Unrotatedfactorsolution”（未旋转因子解）：显示未转轴时因素负荷量、特征值及共同性。　　B“S

7、creeplot”（陡坡图）：显示陡坡图。　　④“Extract”（抽取）选项框　　A“Eigenvaluesover”（特征值）：后面的空格默认为1，表示因素抽取时，只抽取特征值大于1者，使用者可随意输入0至变量总数之间的值。　　B“Numberoffactors”（因子个数）：选取此项时，后面的空格内输入限定的因素个数。　　在本例中，设置因素抽取方法为“Principalcomponents”，选取“Correlation10matrix”、“Unrotatedfactorsolution”、“Pr

8、incipalcomponents”选项，在抽取因素时限定在特征值大于1者，即SPSS的默认选项。单击“Continue”按钮确定。　　（4）设置因素转轴　　单击图6-34对话框中的“Rotation…”按钮，弹出“FactorAnalyze:Rotation”（因素分析：旋转）对话框，如图6-37所示。　　①“Method”（方法）选项方框内六种因素转轴方法：　　A“None”：不需要转轴　　B“Varimax”：最大变异法，属正交转轴法