探索性因子分析与因子预想不一致

因子分析时候有个选项里面是选择保存因子得分然后在原始数据的最后面就会有几列新的数据出来其中就包括了你提取出来的几个主因子的得分然后你要求相关就是把新出来的几列因子得分之间就好了,但是提取出来的因子之间

可以直接得出公因子得分,但是不能直接得到由公因子求出的综合得分只要在FactorAnalysis选择Scores将“saveasvariables”打钩,系统会自动生成本次因子分析提出个若干个公共因子

可以试一下spss交叉表的卡方检验.http://hi.baidu.com/%CD%DA%BF%F3%B9%A4%C8%CB/blog/item/0a3523db7a829c2032fa1c70.ht

可以做的,不会做我帮你我替别人做这类的数据分析蛮多的

你通过因子分析中一个选项保存因子得分,之后会在原数据最后保存生成3列因子得分,假设为a1a2a3代表3个因子然后根据因子分析得出三个因子的特征根值,分别计算粗3个因子的权重,分别为各自的特征根值/三个

不一定,如果求出主因子解后,各个主因子的典型代表变量不很突出,还需要进行因子旋转,通过适当的旋转得到比较满意的主因子.你可以不做,但是一般都会做的,因为那样结果就更鲜明了.

分析之前有清理过数据吗,排除那些随意不认真作答的问卷.还有就是你所采用的问卷是否是成熟的量表,外国的话在国内是否修订过.如果都是的话,不太应该出你所说的这种多负载的情况.负载小的那些变量直接排除不行吗

保存因子得分,之后会在原数据最后保存生成3列因子得分,假设为a1a2a3代表3个因子然后根据因子分析得出三个因子的特征根值,分别计算粗3个因子的权重

的检验是为了检验是否适合做因子分析,一般来说KMO的值越接近于1越好,大于0第三个表是旋转因子载荷,是为了方便对提取的两个公因子命名,旋转后,第一再问：请问这和KMO检验有什么关系呢？我是在旋转因子求

这个在spss很好操作的我替别人做这类的数据分析蛮多的

按照旋转后的再问：我计算的时候也是这样算的。可spss的书上怎么的是按照原始特征方差值呢？张文彤那本。不知是否写错了？再答：我记得，我学的书用的就是旋转后的

探索性因子分析应该在一开始的时候就做做了之后再做修改,重做我替别人做这类的数据分析蛮多的

自己参考相关的书籍就会了不难的再问：我这有数据你能帮我做一下分析不再答：发给我

http://hi.baidu.com/%CD%DA%BF%F3%B9%A4%C8%CB/blog/item/a7cadafdb2b908215c60088b.html

你肯定是选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”,你可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的,因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析

得分为负的,说明该样本对就的因子得分低于平均分.平均分为0.所有得分之和为0.再问：SPSS进行因子分析后，为什么保存的因子得分的变化趋势与X1、X2、X3、X4相关题项的取值的变化趋势不一致？例如，

求各主成分的权重：权重就是用提取出来的主成分的特征根值去除以这几个主成分特征根值之和就得出对应每个主成分的权重了.各个主成分的特征值可以查看解释的总方差表.因子解释变异量：因子解释的变异量=该因子特征

个人觉得你要问的是每个因子的平均得分吧再问：不是平均得分，那个我已经计算出来了。是平均值。比如第一个因子包含三个问题，每个问题的平均值可以通过描述统计分析计算出来，这个因子的平均值怎么通过SPSS直接

为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用.

一个因子通常包括很多个子项,因子得分是指这些子项按照一定的加权规则（spss自行定义的）计算出来的数值.希望能帮到您!再问：例如我现在是人口预计，中有GDP，生活成本，还有学校数目等等等等，那得分是什