所有的东西在于你用不用心，我陪你一起，写完吧
KMO检验统计量在以上，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，说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个表格是指提取的俩个主成分能解释差异的比列，第四个表格是主成分表达式，第五表格是因子得分公式。
我这次的论文也是用因子分析来做的，在图书馆借了几本书外加在网上搜集的资料，可以说是小有成就啦第一步就是先输入数据，建议先将数据用excel列好，到时直接复制粘贴了第二步是分析相关性，将相关的变量剔除掉，选取手术几个不相关的指标第三 采用主成分分析法对原始数据进行标准化变换并求相关系数矩阵Rm@n, 求出R的特征根Ki及相应的标准正交化特征向量ai, 计算特征根Ki的信息贡献率,确定主成分的个数, 将经过标准后的样本指标值代入主成分, 计算每个样本的主成分得分。最后将主成分的值加总，得出排名。。。不知道我这么做是不是麻烦的，，希望能帮到你，又不懂的还可以问我
可以使用在线spssau完成因子分析，可结合帮助手册的案例懂的更快。
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。
主要看KMO值大小，一般KMO值大于说明适合进行因子分析。
看因子的提取情况，以及因子载荷系数，分析题项与因子的对应关系。
在第二步删除掉不合理题项后,并且确认因子与题项对应关系良好后,则可结合因子与题项对应关系,对因子进行命名。
具体步骤可阅读在线spssau帮助手册：因子分析-SPSSAU
（1）用巴特利球形检验或KMO检验，判断学生的各科成绩是否适合因子分析；（2）构造因子变量，用主成分分析法，确定公共因子；（3）求因子载荷矩阵；（4）对因子载荷矩阵进行旋转，使各门课程在公共因子上的作用更加明显并易于解释；（5）计算因子得分系数矩阵，根据回归算法计算出因子得分函数的系数；（6）根据“ ”（其中 是第 个主成分的贡献率， 是第 个因子的得分）模型，计算每个学生成绩在 个公共因子上的得分并求和，以此作为综合评价的依据进行排序。
信度和效度分析无法通过，只能改数据了，没有其他办法的统计专业，为您服务
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卡卡7031
