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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0.6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
将分析题项拖入选框中,点击进行“开始因子分析”(用户可主动设置因子个数)。因子分析(探索性因子分析)用于探索分析项应该分成几个因子,比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适。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。因子分析应用举例:1、案例当前有一份数据,共有12个量表题,希望将此12个量表题使用因子分析浓缩成几个维度,用于探索企业员工满意度的维度情况。研究人员在研究前预期分析项可分为4个维度(也可不事先假定),当然有可能个别项与因子对应关系并不合适,因此有可能对其进行删除处理。2、操作步骤将分析题项拖入选框中,点击进行“开始因子分析”(用户可主动设置因子个数)得到的分析结果如下:第一步:首先判断是否适合进行因子分析KMO和Bartlett检验结果SPSSAU对结果进行智能分析第二步:判断提取的因子个数第三步:是因子与题项对应关系判断因子与题项对应关系判断:假设预期为4个因子(变量),分析题项为12个;因子与题项交叉共得到48个数字,此数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度);针对每个因子(变量),对应12个”因子载荷系数”,针对每个分析项,则有4个”因子载荷系数值”(比如0.765,-0.066,0.093,0.075),选出3个数字绝对值大于0.4的那个值(0.765),如果其对应因子1,则说明此题项应该划分在因子1下面。第四步:对因子进行命名本次研究员工满意量表共提取出4个因子,此4个因子对应的题项分别为4个、3个和2个,对4个因子分别进行命名,分别为福利待遇因子、管理及制度因子、员工自主性因子和工作性质因子。
1、首先打开SPSSAU,右上角【上传数据】,点击或者拖拽原始数据文件上传。
2、选择【进阶方法】->【主成分】,选择需要分析的题目,拖拽到右侧。点击“开始主成分分析”。
3、可以自行设置好要输出的主成分个数,而不是让软件自动识别。
4、同时可以点选保存“成分得分”或“综合得分”,分析结束后用于后续分析使用。
5、完成以上操作后,即可得到分析结果,结果如下图所示,就完成了。
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