SPSS如何做m±sd分析 SPSS如何做验证性因素分析

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

SPSS有很多好用的数据统计分析功能，像日常用到的均值、标准差等统计量，SPSS可以轻松用“描述”等方法快速计算出来。对于比较专业、复杂的分析方法，SPSS也有提供到相关的功能，比如降维、聚类、因子分析等，都可以在SPSS里面使用到。接下来我们会介绍SPSS如何做m±sd分析，SPSS如何做验证性因素分析的相关内容。

一、SPSS如何做m±sd分析

m±sd分析，实际上就是将均值±标准差，我们只要将这两个统计量计算出来，就能做好相关的分析。在SPSS里面，不用逐个计算这些统计量，可以用“描述”功能一键输出，下面一起来看看SPSS如何做m±sd分析。

1、SPSS的描述统计，可以用来计算一些常用的统计量，其中“描述”这一功能面板，有均值、标准差、范围、峰度等统计量可选择使用，可以用来计算m±sd。

2、打开SPSS的“描述”分析面板，将“维修金额”添加到右边的变量框里，就可以计算它的相关统计量。

3、点开描述分析面板右边的“选项”按钮，就可以选择想要计算的统计量，比如这里要用到的m、sd，即均值与标准差。另外，SPSS的描述分析，还可以用来算标准化值，并保存为变量。

4、SPSS的“描述”分析计算出的均值与标注差如下图所示，代入到m±sd公式，m+sd=22146.46+16644.275=38790.735；同理，m-sd=22146.46-16644.275=5502.185。

二、SPSS如何做验证性因素分析

SPSS暂时不能直接做验证性因素分析，但可以通过因子降维的方法，获得类似的分析结果，下面一起来看看SPSS是怎么做降维因子分析的。

1、如图5所示，打开分析菜单，依次点选降维-因子选项。

2、在因子分析里，将“维修次数”、“维修金额”添加到变量，用来作为因子分析的主要变量。

3、设置好变量后，如图7所示，点开“描述”按钮，在“相关性矩阵”里，勾选“KMO和巴特利特球形度检验”，用来看数据是否适合用来做因子分析。

4、接着点开“提取”按钮，如图8所示，在“提取”选项里，选择“固定因子数”，并将要因子数量设为2，其他的设置保持不变。

5、继续点开“旋转”按钮，在方法选择“最大方差法”，并在“显示”里勾选“旋转后的解”。

6、最后在“因子得分”里面，勾选“保存为变量”，方法则选择“回归”。

7、设置好上面的选项后，就可以点击确认，让SPSS自动运算结果。我们先看到“KMO和巴特利特球形度检验”的结果。其中KMO值=0.74>0.6，适合因子分析；巴特利特球形度检验p<0.01，变量间相关性显著，可以用来降维。

8、如果要得出验证性因素分析结果，可以在得出的“描述统计”里面，用标准偏差除以平均值，即在“维修次数”因子中，用0.336/1.10=0.305；在“维修金额”因子中，用16719.182/22086.73=0.76。如果得出的结果值大于0.5，就说明它们具有较优的关联性，小于0.5，则说明关联性较低。

三、小结

以上就是SPSS如何做m±sd分析，SPSS如何做验证性因素分析的相关内容。其实用SPSS的描述统计，就能很快将平均值、标准差计算出来，后续再代入m±sd公式，就能做好相关的分析。对于验证性因素分析，SPSS暂时不能直接做，但能用降维里面的因子分析，实现类似的统计结果，大家可以去尝试一下。

作者：泽洋