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因子分析方法
1、其分析方法有很多种，最常用的有两种：一是主成分分析方法；另外一种是一般因子分析法。通常所说的因子分析指的就是一般因子分析法，它通过原始变量的方差去构造因子，一般情况下，因子的数量总是要少于变量的数量。
2、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。
3、因子分析也可用于生成关于因果机制的假设或筛选变量以用于随后的分析（例如：在执行线性回归分析之前识别共线性）。因子分析过程提供了高度的灵活性：有7种因子抽取的方法。
4、因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。
5、选择进阶方法因子 设置输出维度（因子）个数 点击开始分析 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。
因子分析常见问题汇总,你想知道的都在这里
1、首先你得进行一次预计算，选择菜单里分析――降维――因子分析，跳出主面板，把想分析的变量选到变量框里，然后点确定。这时候输出窗口里会只有一个或两个图表。其中有一个图表是主成分的方差贡献。
2、你在做问卷前，必须把可能的因子分类考虑清楚。通过分析把因子分类好之后，需要把几个主因子逻辑分类，就是把主因子命名。你所说的正负相关性，那就是你要考虑你的问卷结构的逻辑性。
3、提示的信息显示你做分析的变量至少有一组具有零方差，零方差意味着这组变量是没有波动的，这还能是变量吗？不可能再做分析的，无论在什么分析中。不是说变量多就有助于因子分析，请你检查每组变量，剔除常数列吧。
4、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。
因子分析怎样做?
因子分析 1输入数据。2点analyze 下拉菜单，选data reduction 下的factor 。3打开factor analysis后，将数据变量逐个选中进入variables 对话框中。
建立计算公式：通常权重是因子旋转后的方差贡献率，点击转换-计算变量。在计算变量表里输入公式。排序变量：这样就很方便看出谁的得分高，谁得分低。
因子分析怎样做？首先进行检查数据是否满足因子分析，kmo检验是为了看数据是否适合进行因子分析，其取值范围是0-1。具体划分如下：与此同时，利用bartlett检验是为了看数据是否来自服从多元正态分布的总体。
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。
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。
kmo值0.9以上极适合做因子分析，0.8以上适合做因子分析，0.7以上尚可，0.6以上勉强可以，0.5以上不适合，0.5以下非常不适合。实际运用中，在0.7以上，效果比较好；在0.5以下时，不适合应用因子分析。