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只要你熟懂因子分析的原理你就可以看明白每个选项的意思以及处理的结果如果不会分析我可以帮你分析
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
有点难度。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
SPSS→分析→数据缩减→因子分析→选择自变量和因变量→描述里面选择KMO检验和球型检验；旋转选择最大方差旋转法→确定→结果
可以。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
那要看你做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。 但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。 另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
结构效度。因子分析的意思是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析最早由英国心理学家CE斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。效度可以分为三类：内容效度、效标效度、结构效度。内容效度：检验问卷内容是否符合研究目的和要求。效标效度：是指问卷测量结果与效标的相关程度。结构效度：研究实际测量结果与理论之间的一致性，即结果是否真正测量到假设(构造)的理论。其中通过因子与测量项的对应关系是否符合预期，可以用来判断是否具有良好的结构效度。结构效度分析的常用方法有两种：探索性因子分析、验证性因子分析。
只用因子分析熵权法灰色关联度的本科毕业论文不简单。根据查询豆丁网站信息显示，其论文涉及到多个复杂的数学模型和分析方法。因子分析用于提取数据的主要因素，熵权法用于确定各因素的权重，灰色关联度用于分析各因素之间的关联性。这些方法都需要深度的数学和统计学知识，以及对各种工具和软件的熟练掌握，需要系统的学习和严谨的分析。
用是肯定可以用的，我发表的论文也是用AHP作为模型，因子分析嘛，不是很熟，但是SPASS作为统计分析软件是十分好用的，只要你对它的操作流程熟悉，一般的模型构建都可以用到它。
用是肯定可以用的，我发表的论文也是用AHP作为模型，因子分析嘛，不是很熟，但是SPASS作为统计分析软件是十分好用的，只要你对它的操作流程熟悉，一般的模型构建都可以用到它。因子分析法和主成分分析法的区别与联系是什么？联系:因子分析法和主成分分析法都是统计分析方法，都要对变量标准化，并找出相关矩阵。区别:在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系。1.因子分析法通过正交变换，将一组可能具有相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。它主要用于市场研究领域。在市场研究中，研究人员关注一些研究指标的整合或组合。这些概念通常通过分数来衡量。人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数学分析等学科。因子分析和主成分分析都是统计分析方法，都需要对变量进行标准化，找出相关矩阵。2.因子分析可以在许多变量中发现隐藏的代表性因素。主成分分析的原理是尝试将原始变量重新组合成一组新的独立综合变量。因子分析在主成分分析的基础上增加了一个旋转函数。这种轮换的目的是更容易地命名和解释因素的含义。如果研究的重点是指标与分析项目之间的对应关系，或者想要对得到的指标进行命名，建议使用因子分析。
有点难度。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
基本信息描述
比较省事的就是用EXCEL，你加载“数据分析”即可，基本的数统资料就全涵盖了。你不是专门也不是长期做数据研究的没必要花钱买软件
1 首先要确定写毕业论文的目的和主题，明确需要收集哪些数据；2 可以先收集初中的历年学生成绩、升学率、体育成绩等指标数据，可以通过学校网站、教育部门网站等途径获取；3 可以采用问卷调查的方式，收集学生对该初中的评价、老师对学生的评价等数据；4 也可以通过实地调研或观察，收集该初中的师生素质、教学质量、教育资源等数据；5 在写论文时，要根据收集的数据进行分析和解读，结合论文主题进行说明和论证。
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。
如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。