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。
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C.E.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。
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
