什么数据适合因子分析？
定量数据适合因子分析。把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析。
因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。
处理因子分析的方法
提取因子的个数是一个综合选择的过程。默认是按特征根大于1作为因子提取的标准。
特征根不是唯一的判断标准。除此特征根，还可以通过累积方差贡献率、碎石图等指标综合判断。如果分析前已经有了预期的维度划分，也可以在分析时主动设定提取因子个数，再根据上面的指标进行调整。
因子与对应项关系不一致，一般有三种情况：第一种是一个分析项对应着多个因子；导致题项无法归类；第二种是题项与对应因子的关系出现严重偏差；第三种是题项在各个因子下的载荷系数值或共同度都非常低。
因子分析(探索性因子分析)用于探索分析项(定量数据)应该分成几个因子(变量),比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适;用户可自行设置因子个数,如果不设置,系统会以特征根值大于1作为判定标准设定因子个数。在“进阶方法”模块中选择“因子”方法，将分析项定量拖拽到右侧分析框内，点击“开始分析”即可。
补充说明：如果有预期想提取的因子个数，可以主动设置输出的因子个数勾选“因子得分”与“综合得分”会在左侧分析框生成新的变量，标题如CompScore*****（综合得分）、FactorScore*****（因子得分）。因子得分可用于进一步分析，比如聚类分析，回归分析使用等；综合得分可用于对比排名等。
因子个数：多数情况下，我们在分析时已经带着主观预期，希望题项如何归类，此时可以直接设置对应的因子个数。
进行结构效度的正式分析前，第一步需要通过KMO和巴特利特检验进行测量问卷量表进而决定是否适合进行因子分析，KMO值是用来判断所选取变量在因素分析中的可接受程度，考察变量之间相关关系。
一般进行因子分析需要kmo值大于0.6即可。处理之外还需要关注巴特利特检验。巴特利特检验原理上是检验各变量是否独立，确定因素的相关性，如果模型显著（对应的p值小于0.05）说明适合因子分析。
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16种常用的数据分析方法-因子分析
答：另外,比较重要的还有 KMO 和球形检验,通过KMO值,我们可以初步判断该数据集是否适合采用因子分析方法,kmo结果有时并不会出现,这主要与变量个数和样本量大小有关。 抽取选项卡:在该选项卡中设置如何提取因子 提取因子的方法有很多,最常用的就是主成分法。 因为参与分析的变量测度单位不同,所以选择“相关矩阵”,如果...
怎么判断样本能不能因子分析?
答：在对数据进行因子分析前首先要对其进行检验，来判断是否适合做因子分析，检验所采用的方法为巴特利特球度检验(BartlettTestofSphericity)和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验。巴特利特球度检(BartlettTestofSphericity)是假设相关系数矩阵是一个单位阵，如果统计量值比较大，且其相对应的相伴概率值小于用户指定的显著...
kmo值大于多少适合做因子分析
答：kmo值大于0.7适合做因子分析 因子分析 1输入数据。2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出...
spss因子分析详细步骤
答：因子分析详细步骤 KMO 和 Bartlett 的检验 使用因子分析进行信息浓缩研究，首先分析研究数据是否适合进行因子分析，从上表可以看出：KMO为0.876，大于0.6，满足因子分析的前提要求，意味着数据可用于因子分析研究。以及数据通过Bartlett 球形度检验(p<0.05)，说明研究数据适合进行因子分析。2.方差解释率表格...
初次用SPSS软件,不明白因子分析时得出的提取一列是什么意思适合做...
答：SPSS操作步骤及解释：1.导入数据 ：文件-打开-数据；2.将数据标准化：分析-描述统计-描述，得到标准化数据；3.对标准化数据因子分析：分析-降维-因子分析-导入变量-描述 得到的相关系数矩阵值越接近1，说明相关性越大，因子分析前提存在；Bartlett 检验的 F 值等于0.000，表明数据呈正态分布，KMO ...
kmo检验值大于0.5可以接受吗
答：这时多变量的协方差矩阵是对角阵，显然这样的数据是不适合用因子分析进行分析。所以，在应用因子分析时，首先要判断数据是否适宜使用因子分析，也就是要进行因子分析的适用性检验，根据分析可知：因子分析的适用性检验就是假设原始变量之间存在着较强的线性相关，这可以对变量的相关系数矩阵进行检验。
kmo和巴特利特检验如何分析?
答：利用spss进行巴特利特球度检验和KMO检验的方法 1：analyze—data reduction–factory analysis，在这个对话框中选择descriptive，里面选择，kmo的值接近于1，适合做因子分析，Bartlett球度统计量越大越好，其伴随概率<0.05，说明数据适合做因子分析。2：KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的...
因子分析怎么做?数据为什么要标准化?
答：第二：如果Bartlett检验对应p值小于0.05也说明适合进行因子分析；第三：如果仅两个分析项，则KMO无论如何均为0.5。2、方差解释率表格 3、旋转后因子载荷系数表格 4、成份得分系数矩阵 5、碎石图 6、载荷图 7、线性组合系数及权重结果 三、总结 总之，在做因子分析之前，一般需要先进行数据标准化处理...
因子分析主要用于分析什么?
答：关于“因子分析的主要作用是”如下：因子分析是一种统计方法，其主要作用是在大量数据中找出隐藏的、不可观测的变量，这些变量通常称为因子。这些因子可以反映原始数据中的重要特征和关系，帮助我们对数据进行更深入的理解和分析。具体来说，因子分析的主要作用有以下几个方面：数据简化：因子分析可以减少数据...
关于因子分析的问题,一些不相关的数据能组合吗?
答：呵呵，恩，在做因子分析的时候，会同时计算KMO值，根据这个值来看是否适合做因子分析，一般需要达到0.7才可以。这个值就表明变量之间的相关性蛮高的，适合做因子分析。可以肯定的说，变量之间相关性不高，不适合做因子分析，或者确切的说不需要做因子分析。
