SPSS因子载荷矩阵怎么做 SPSS因子载荷系数怎么看

品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 30.0.0.0

因子载荷矩阵是因子分析中得到的标准化相关系数，可以用来衡量变量与公共因子之间关系的矩阵，它的值越大，说明这个变量与公因子的关系越密切。因子载荷矩阵常会用在降维分析中，因为它可以看出哪些变量需要保留、哪些变量需要移除，这样就能降低数据研究的难度，‌SPSS可以轻松做好这类分析。接下来我们会介绍SPSS因子载荷矩阵怎么做，SPSS因子载荷系数怎么看的相关内容。

一、SPSS因子载荷矩阵怎么做

与其他统计分析软件类似，SPSS的因子载荷矩阵可以通过降维中的因子分析得到，只需在参数设置中增加“相关性矩阵”的运算结果，即可得到相关的数据表格，下面本文会介绍SPSS因子载荷矩阵怎么做。

1、以图1所示的数据为例，这里包含了六个变量，我们需要通过因子分析来减少分析的变量，从而降低数据研究的难度。

2、准备好以上数据后，如图2所示，打开SPSS顶部的分析菜单，在其“降维”大类中选择“因子分析”。除了因子分析，SPSS还提供了对应分析、最优标度等降维方法。

3、SPSS因子分析的变量设置面板比较简单，只要将需要降维的变量都添加到右边的方框即可。更关键的在于右边的选项设置，里面包含描述、提取、旋转等功能，下面让我们来演示一下详细的操作步骤。

①先将变量都添加到右边的方框中，如果没有“选择变量”，可以不添加。

②打开“描述”功能，在其“相关性矩阵”中勾选系数、显著性水平、KMO和巴特利特球形度检验。其中，里面的“系数”，即相关性系数，是计算因子载荷矩阵的关键。

③继续打开右边选项中的“提取”功能，如图6所示，在方法中选择“主成分”，在“提取”中选择“基于特征值”，并将特征值大于设置为“1”，其他选项可以保持默认设置。

④为了让分析的结构更简化，可以在“旋转”设置中，选择应用“最大方差法”，并应用“Kaiser规范化”，这样就能在“因子载荷矩阵”中显示“旋转后的解”、“载荷图”。

⑤最后，在“得分”设置中，可以勾选“显示因子得分系数矩阵”。

⑥完成以上设置后，SPSS会计算得到图9所示的“旋转后的成分矩阵”数据表，即因子载荷矩阵，这里的因子被分成了两个成分。

二、SPSS因子载荷系数怎么看

上述我们已经详细演示了SPSS计算因子载荷矩阵的方法，因子载荷矩阵里面的数值即相关性系数，也称为因子载荷系数，下面让我们来看看SPSS因子载荷系数怎么看。

1、如图10所示，上述说到“旋转后的成分矩阵”数据表，即因子载荷矩阵，里面包含的数值即因子载荷系数。那么，怎么去解读这些系数呢？

2、其实很简单，首先看到SPSS将原始变量降维成2个主要成分。先看第一个成分，D区与E区的系数比较大，都大于0.8，说明它们与主成分的相关关系密切，可以保留下来并总结共性；同理，第二个成分中，B区与C区的系数比较大，也可以保留下来总结共性。

3、除了因子载荷系数外，SPSS的因子分析还会得到公因子方差的结果，它可以用来描述变量被公共因子解释的程度，像D区、E区数值比较大的，说明它们被公因子解释的效果更好。

三、小结

以上就是SPSS因子载荷矩阵怎么做，SPSS因子载荷系数怎么看的相关内容。因子载荷矩阵或系数是SPSS因子分析中的运算结果，可以用来看原始变量与公共因子的相关性。如果数值比较大，说明这些原始变量与公因子有比较强的相关性，可以保留下来做研究分析，如果数值比较小，可以考虑舍弃，从而降低数据分析的难度。

作者：泽洋