因子分析，spss高手来啊关于因子分析

1，spss高手来啊关于因子分析

特征值就看解释的总方差那个表，总共3个主成分，只有第一主成分的特征值大于1，是2.354，就是表格第二列那里。另外两个主成分的特征值都很小VARIMAX旋转可以点击因子分析对话框里面的“旋转”按钮里面有旋转方式，你可以看到VARIMAX最大方差旋转法，因子分析的操作是在spss里面依次选分析——降维——因子分析——旋转

spss高手来啊关于因子分析

2，因子分析的分析描述

验证性因子分析(confirmatory factor analysis) 的强项正是在于它允许研究者明确描述一个理论模型中的细节。那么一个研究者想描述什么呢？我们曾经提到因为测量误差的存在，研究者需要使用多个测度项。当使用多个测度项之后，我们就有测度项的“质量”问题，即有效性检验。而有效性检验就是要看一个测度项是否与其所设计的因子有显著的载荷，并与其不相干的因子没有显著的载荷。当然，我们可能进一步检验一个测度项工具中是否存在单一方法偏差，一些测度项之间是否存在“子因子”。这些测试都要求研究者明确描述测度项、因子、残差之间的关系。对这种关系的描述又叫测度模型 (measurement model)。对测度模型的质量检验是假设检验之前的必要步骤。验证性因子分析往往用极大似然估计法求解。它往往与结构方程的方法连用。具体的使用过程与原理可以参看扩展阅读中的《社会调查研究方法》。

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因子分析的分析描述

3，因子分析概念

在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测并收集大量数据，以便分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在的相关性增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，在减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此用较少的指标分别综合存在于各变量中的各类信息，这少数几个综合指标彼此不相关，即所代表的信息是不重叠的，通常称为因子，因子分析法因此得名。因此，因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法（于志钧等，1984；赵旭东，1992；陆明德，1991）。因子分析方法由Spearman在19世纪初研究心理学问题时提出，1957年由Krumbein引入地质学，后来Imbrie对因子分析在地质学中的应用和发展做了大量工作。因子分析可以从以下几个方面为地质研究提供帮助：①压缩原始数据。因子分析为众多复杂的地质数据精简提供了一种数学算法，它能在数量上大大精简原始数据但又不损失数据中包含的成因信息，这样就有利于地质人员进行综合分析。②指示成因推理方向。因子分析能够把庞杂纷乱的原始数据按成因上的联系进行归纳、整理、精炼和分类，理出几条客观的成因线索，为地质人员提供逻辑推理方向，启发思考相应的成因结论。③分解叠加的地质过程。现实中观测到的地质现象往往是多种成因过程叠加的产物，因子分析提供了一个分解叠加过程而识别每个单一地质过程的手段。鉴于上述原因，因子分析在地学领域的应用十分广泛，已有效地应用于沉积盆地蚀源区的研究、沉积物的粒度分析、沉积相研究、地层分析、古环境与古生态的研究、石油及天然气成因研究、油田水化学研究、有机地球化学研究及石油、天然气化探资料分析等各个方面（曾溅辉等，2002；张俊，2005；陈科贵等，2006）。

1、你所给出的矩阵一级非零子式有入+1，入+2，入-1，入-2，这四个式的最大公因式是1，因此一阶子式的最大公因式是1。 2、然后2级非零子式有(入+1)*(入+2)，(入+1)*(入-1)，(入+1)*(入-2)，(入+2)*(入-1)，(入+2)*(入-2)，(入-1)*(入-2)（由于是对角阵，2阶子式其实就是任意两个式子的组合），它们的最大公因式是不是还是1？ 3、同理三阶子式是任意三个数的组合，它们的最大公因式也是1。 4、要理解k阶子式的意思，就是将矩阵任取k行k列，求其行列式的值。 5、这个是对角型矩阵，所以能一眼看出来，若不是对角型的话，最好化成斯密斯标准型就能很好看出来了。

因子分析概念