本文目录一览：
- 1、提取因子后怎么做相关分析
- 2、因子分析法的分析步骤
- 3、你好,我进行因子分析后如何进行因子间的相关分析呢?为什么我分析出来的...
- 4、想请教,因子分析后得到的4个主因子,如何进行相关分析和回归分析?
提取因子后怎么做相关分析
1、kmo检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。
2、把提取出的因子作为一个新的变量保存，之后再用这些新的因子做相关性分析和方差分析即可。
3、使用因子分析或主成分分析进行降维，利用主成分得分浓缩信息 在主成分分析时，勾选成分得分即可。
4、就是在因素分析里面，最常用的是协方差矩阵和相关系数矩阵哪里有的。你对8个因子提出一个均值是什么意思？你把八个数据相加求平均？然后把均值与8个因子进行相关分析。也就是常用的总维度与分维度的相关分析。
5、问题一：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。
因子分析法的分析步骤
1、因子分析过程的步骤如下：第一步：数据检验。用于因子分析的变量必须是相关的，一般相关矩阵中大部分相关系数小于0.3，就不适合做因子分析了。还可以使用巴特利特球形检验，kmo检验等。第二步：因子提取。
2、因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。第一步：判断是否进行因子分析，判断标准为kmo值大于0.6；第二步：因子与题项对应关系判断。
3、因子分析通常有三个步骤；第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。
4、通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。第一步：判断是否进行因子分析。主要看kmo值大小，一般kmo值大于0.6说明适合进行因子分析。
5、因子分析详细步骤 kmo 和 bartlett 的检验 使用因子分析进行信息浓缩研究，首先分析研究数据是否适合进行因子分析，从上表可以看出：kmo为0.876，大于0.6，满足因子分析的前提要求，意味着数据可用于因子分析研究。
你好,我进行因子分析后如何进行因子间的相关分析呢?为什么我分析出来的...
1、kmo检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。
2、可以使用spssau的【生成变量】功能计算维度均值，把多个题项合并成一个维度后，再进行相关分析。
3、第一步：数据检验。用于因子分析的变量必须是相关的，一般相关矩阵中大部分相关系数小于0.3，就不适合做因子分析了。还可以使用巴特利特球形检验，kmo检验等。第二步：因子提取。
4、因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。
想请教,因子分析后得到的4个主因子,如何进行相关分析和回归分析?
1、an，那么，需要引入a系列因子之外的其他变量（假设为b系列），即a系列与b系列因子之间才能做回归分析。
2、使用因子分析或主成分分析进行降维，利用主成分得分浓缩信息 在主成分分析时，勾选成分得分即可。
3、因子分析时，在因子分析的保存选项中，选择保存生成的因子得分。