SPSS > 使用技巧 > SPSS因子载荷值是哪个 SPSS因子载荷系数要大于多少

SPSS因子载荷值是哪个 SPSS因子载荷系数要大于多少

发布时间:2025-05-17 08: 00: 00

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

如果我们研究的问题里面有很多的影响因素,而且每个因素都好像很重要,无法剔除其中的一些元素。在这种情况下,我们常常会引入因子分析的研究方法,因子分析是一种降维的方法,可以将一些相似的元素总结为共性因子,这样我们就能将多个因素减少为少数几个因素。本文会给大家介绍SPSS因子载荷值是哪个,SPSS因子载荷系数要大于多少的相关内容,感兴趣的小伙伴不容错过。

一、SPSS因子载荷值是哪个

因子分析的重点是要找到公共因子,而这个公共因子需要跟变量有密切的关系,SPSS的因子载荷值就是衡量这种关系密切程度的统计量。简单来说,SPSS因子载荷值就是一种相关系数,我们要看它的值来判断这个公共因子重不重要。

在SPSS的因子分析中,我们可以通过“成分矩阵”来查看载荷系数。当因子载荷值的值是负数时,说明两者关系是反向的;当因子载荷值的值是正数时,说明两者关系是正向的。如果大家还是觉得比较难理解的话,我们可以通过一个简单的例子给大家演示一下操作步骤。

1、打开SPSS的分析菜单,如图1所示,在降维分析功能中找到“因子分析”。

因子分析
图1:因子分析

2、因子分析的操作重点是进行影响因素的降维,所以在其变量设置界面中,我们的操作重点是要选择将哪些变量加入到因子分析中。除此以外,后续的分析统计量、检验方法的设置也很重要,大家要注意一步一步跟着操作。

因子分析设置面板
图2:因子分析设置面板

3、在变量设置里,将需要考虑的所有因素都添加进去,选择变量那里可以不填。

添加变量
图3:添加变量

4、打开描述设置功能,如图4所示,勾选“初始解”以及“KMO和巴特利特球形度检验”,这个可以用来检验变量之间的相关性,因为变量需要有相关性,才能提取出公共因子。KMO和巴特利特球形度检验可以帮助我们了解变量的相关性是如何的。

描述设置
图4:描述设置

5、然后打开“提取”设置,我们这里选择用的方法是“主成分提取法”,在图表的显示上可以勾选“碎石图”,这样我们就能了解因子信息贡献水平的下降幅度,如果特征根的下降变缓,说明前面的因子贡献了大多数的信息,可总结出抽取的公因子数量。

提取设置
图5:提取设置

6、在旋转设置里面,如图6所示,可以保持默认设置,在显示里面勾选“载荷图”。

旋转设置
图6:旋转设置

7、在因子得分里面,我们可以勾选“保存为变量”功能。这样设置的话,后面得出的因子得分结果就可以用来做回归分析、相关分析等研究。

因子得分设置
图7:因子得分设置

8、SPSS因子分析结果很丰富,我们这里重点学习一下“成分矩阵”,也就是显示因子载荷值的矩阵图。如图8所示,在矩阵里面,各变量对应的1、2成分值就是我们要算的因子载荷值。

成分矩阵
图8:成分矩阵

二、SPSS因子载荷系数要大于多少

上述我们学习了SPSS因子分析的设置要点,以及了解了哪个输出结果是因子载荷值,接下来,让我们更加深入地解读因子分析结果,其中包括因子载荷系数要大于多少等内容。

1、在默认设置下,成分矩阵中的因子载荷值顺序是按照变量添加顺序排列的,为了更好地发现哪些因素更重要,可以在因子分析的选项设置中,勾选“系数显示格式”为“按大小排序”,以及“禁止显示小系数”。

一般来说,因子载荷系数越接近于1,相关性越强。而且因子载荷系数要大于0.4比较好,所以我们这里会将绝对值小于0.4的系数隐藏掉。

选项设置
图9:选项设置

2、做好以上设置后,再次输出成分矩阵,可以看到成分1的因子载荷值按照从大到小排序,地推费用、广告费用、人流量、促销人员费用是影响大的因素,而推广和促销费用因为系数小就不显示了。

排序后矩阵
图10:排序后矩阵

3、除了看成分矩阵外,我们还可以看“总方差解释”的结果,一般来说,累积百分比达到80%的成分可以提取出来。在本例中,成分1、2、3累积的百分比已经达到81%,因此可以选择提取3个成分。

总方差解释
图13:总方差解释

三、小结

以上就是关于SPSS因子载荷值是哪个,SPSS因子载荷系数要大于多少的相关内容。SPSS因子载荷值指的就是成分矩阵里面的系数结果,这里的系数越接近1,因素的相关性就越强。如果系数小于0.4,一般就认为相关性不强,可以隐藏掉,减少干扰。如果您也想体验一下SPSS的功能,欢迎前往SPSS中文网站下载试用版尝新。

 

作者:泽洋

展开阅读全文

标签:SPSS因子分析SPSS因子分析步骤

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS拆分文件有什么用 SPSS拆分文件和拆分为文件的区别
在数据分析领域,如果对繁杂数据进行分类或者排序,我们不仅能够采用对文字变量赋值的方法,还可以尝试SPSS拆分文件的方式,根据拆分文件的标准来自动分类和排序。本文以 SPSS拆分文件有什么用,SPSS拆分文件和拆分为文件的区别这两个问题为例,详细介绍一下SPSS拆分文件的相关知识。
2025-06-24
SPSS做时间序列预测模型怎么做 SPSS时间序列预测模型结果分析
在数据分析领域,如果需要根据时间序列观察数据的发展过程和趋势,研究者通常运用SPSS时间序列来制作预测模型,进而类推或预测下一个时间段或若干年内的数值水平。本文以SPSS做时间序列预测模型怎么做,SPSS时间序列预测模型结果分析这两个问题为例,带大家了解一下SPSS时间序列的相关知识。
2025-06-24
SPSS多重响应分析怎么做 SPSS多重响应分析多选题应该怎么得出结论
在数据分析领域,如果想对附带多个选项或者多种属性的问卷数据进行分析,推荐使用SPSS多重响应分析来计算数据选项或属性的占比,这种方法能够更好适用于繁杂数据集的分析。今天,我们以SPSS多重响应分析怎么做,SPSS多重响应分析多选题应该怎么得出结论这两个问题为例,带大家了解一下SPSS多重响应的知识。
2025-06-23
SPSS克隆巴赫系数怎么算单个维度的数量 SPSS克隆巴赫系数怎样提高
在想要检验问卷题项的设计是否合理的时候,我们可以通过SPSS功能应用来计算克隆巴赫系数,进而判断问卷的各类题目是否在测量同一种概念或特质,由此修改和剔除某些存有问题的问卷项目。今天,我们以SPSS克隆巴赫系数怎么算单个维度的数量,SPSS克隆巴赫系数怎样提高这两个问题为例,带大家了解一下SPSS信度分析的知识。
2025-06-23
SPSS缺失值什么意思 SPSS缺失值设置方法
在数据统计分析中,缺失值是比较常见的问题之一,遇到缺失值的时候,需先判断其类型,再决定是否处理,因为并非所有缺失值都需要进行处理。下面将介绍缺失值的相关内容,SPSS缺失值什么意思,SPSS缺失值设置方法。
2025-06-20
SPSS数据导入是什么意思 SPSS数据导入后显示不完整
在使用SPSS进行数据集分析的时候,可以通过导入数据功能将数据集整体导入到SPSS中,使用起来非常的方便,不过在导入数据集的时候,也会遇到一些问题,例如数据导入不进去、导入进去的数据不完整等等,下面给大家详细讲解有关SPSS数据导入的内容,SPSS数据导入是什么意思,SPSS数据导入后显示不完整。
2025-06-20

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: