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可以查看在线版spssau的智能文字分析，里面有对指标的说明和结果智能解读。
这就是所谓的F值，数字直接看就是了F值是根据公式计算出来的一个得分，有负有正，很正常的要考虑数据有没有之前做标准化
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。
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
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。
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)，选出3个数字绝对值大于的那个值(),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。
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)，选出3个数字绝对值大于的那个值(),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。
不难。硕士论文因子分析法配合使用excel，简便的通过连环替代的方法找出各个因子对财务风险的影响因素，还是比较简单的。硕士论文是硕士研究生所撰写的学术论文，具有一定的理论深度和更高的学术水平。
第一，进一步考查和验证毕业论文作者对所著论文的认识程度和当场论证论题的能力是高等学校组织毕业论文答辩的目的之一。一般说来，从学员所提交的论文中，已能大致反映出各个学员对自己所写论文的认识程度和论证论题的能力。但由于种种原因，有些问题没有充分展开细说，有的可能是限于全局结构不便展开，有的可能是受篇幅所限不能展开，有的可能是作者认为这个问题不重要或者以为没有必要展开详细说明的；有的很可能是作者深不下去或者说不清楚而故意回避了的薄弱环节，有的还可能是作者自己根本就没有认识到的不足之处等等。通过对这些问题的提问和答辩就可以进一步弄清作者是由于哪种情况而没有展开深入分析的，从而了解学员对自己所写的论文的认识程度、理解深度和当场论证论题的能力。第二，进一步考察毕业论文作者对专业知识掌握的深度和广度是组织毕业论文答辩所要达到的目的之二。通过论文，虽然也可以看出学员已掌握知识面的深度和广度。但是，撰写毕业论文的主要目的不是考查学员掌握知识的深广度，而是考查学员综合运用所学知识独立地分析问题和解决问题的能力，培养和锻炼进行科学研究的能力。学员在写作论文中所运用的知识有的已确实掌握，能融会贯通的运用；有的可能是一知半解，并没有转化为自己的知识；还有的可能是从别人的文章中生搬硬套过来，其基本涵义都没搞清楚。在答辩会上，答辩小组成员把论文中有阐述不清楚、不祥细、不完备、不确切、不完善之处提出来，让作者当场作出回答，从而就可以检查出作者对所论述的问题是否有深广的知识基础、创造性见解和充分扎实的理由。第三，审查毕业论文是否学员独立完成即检验毕业论文的真实性是进行毕业论文答辩的目的之三。撰写毕业论文，要求学员在教师的指导下独立完成，但它不像考试、考查那样，在老师严格监视下完成，而是在一个较长的时期(一般为一个学期)内完成，难免会有少数不自觉的学生会投机取巧，采取各种手段作弊。尤其是像电大、函大等开放性大学，学员面广、量大、人多、组织松散、素质参差不齐，很难消除捉刀代笔、抄袭剽窃等不正之风的出现。指导教师固然要严格把关，可是在一个教师要指导多个学员的不同题目，不同范围论文的情况下对作假舞弊，很难做到没有疏漏。而答辩小组或答辩委员会有三名以上教师组成，鉴别论文真的能力就更强些，而且在答辩会上还可通过提问与答辩来暴露作弊者，从而保证毕业论文的质量。
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)，选出3个数字绝对值大于的那个值(),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。
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。
你好spss熟练掌握你怎么联系呢
不懂分析那样复杂，我们都要这样要求。
步骤如下：
1、在新建的Excel表格中，插入六列数据，有种类、AC1、AC2、AC3、AC4和AC5；
2、打开SPSS分析工具，点击文件菜单，打开数据选择excel表格，从而导入数据；
3、导入数据之后，调整变量列展示的宽度，展示默认数据视图；
4、单击分析菜单，然后选择降维中的因子；
5、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中；
6、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验；
7、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图；
8、选择旋转打开窗口，方法选择最大方差法，显示勾选旋转后的解和载荷图；
9、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续；
10、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续；
11、确定之后，生成因子分析结果，有相关性矩阵、KMO和巴特利特检验；
12、根据已选的几个变量，生成公因子方差和总方差解释；
13、接着，生成以组件号为横坐标，特征值为纵坐标，构成碎石图；
14、还可以生成成分矩阵和旋转后的成分矩阵，提取方法是主成分分析法；
15、在成分转换矩阵下方，生成旋转后的空间中的组件图；
16、最后按照成分，生成成分得分系数矩阵和成分得分协方差矩阵。
【用spss做因子分析的步骤】1、百度搜索“spss”，选择下载并安装（最好下载中文破解版）。2、双击“spss快捷方式“，首先在”变量视图“下设置变量性质。3、然后在”数据视图“下录入数据信息。4、接着点击菜单栏的”分析“→”降维“→”因子分析“。5、选入变量，进行描述、抽取、旋转、得分、选项的相关设置（以描述的设置为例）。6、都设置好后，点击确认。