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SPSS因子分析选择变量是什么 SPSS因子分析综合得分怎么计算

发布时间:2026-04-28 10: 00: 00

品牌型号:联想拯救者R7000

系统:Windows11家庭中文版

软件版本:IBM SPSS Statistics 27

我们在进行多变量数据分析的过程中,因子分析是其中一种经典的降维技术。下面我将举一个评价学生能力的实际案例,选取课堂表现(X1)、作业完成(X2)、理论考试(X3)、实践操作(X4)、创新能力(X5)、团队协作(X6)6个变量为研究对象,进行因子分析操作。接下来我将为大家介绍:SPSS因子分析选择变量是什么,SPSS因子分析综合得分怎么计算的相关内容。

一、SPSS因子分析选择变量是什么

使用SPSS进行因子分析,需结合研究案例的维度设计,从变量中筛选出合适的变量集。这一次,我将以学生能力评价为案例,选取6个同维度的变量为研究对象,为大家展示相关的操作。

1、在进行变量选择前,我们要先完成案例数据的导入,保证数据质量符合分析要求。如下图所示,我们将本次学生能力评价案例的30组有效样本数据录入SPSS软件。

导入数据
图1:导入数据

2、完成数据准备后,我们点击菜单栏中的分析-降维,选择其中的“因子”,打开因子分析菜单。

选择因子
图2:选择因子

3、我们将本次案例中的6个学生能力评价变量全部拖入“变量”框。在因子分析对话框中点击“描述”按钮,在弹出的窗口中勾选KMO和巴特利特球形度检验,该检验是判断变量集是否适合降维。

选择KMO和巴特利特球形度检验
图3:选择KMO和巴特利特球形度检验

4、完成检验设置后点击确定,SPSS会自动输出本次案例的检验结果。如下图所示,本次学生能力评价案例的KMO取样适切性量数为0.808,远高于0.6的合格标准,说明变量间信息重叠度高,非常适合降维。巴特利特球形度检验的显著性P<0.001,说明6个变量间存在显著相关性,符合因子分析的基本要求。

查看检验结果
图4:查看检验结果

在这个案例里,我们给大家简单介绍了怎么正确的选择学生能力评价的相关因子,除此之外,还教会了大家如何通过KMO和巴特利特球形度检验来进行验证,这就让接下来的公因子提取有了坚实的基础。

二、SPSS因子分析综合得分怎么计算

上文中,我们对数据初步进行了选择,接下来就要正式开始综合得分的计算了。我们将基于已选定的6个变量,通过一系列的计算,最终实现30组样本的学生能力量化评价。下面我就将一步一步地为大家讲解。

1、完成变量选择后,我们需要针对案例数据进行公因子提取设置,确定提取的公因子数量。如下图所示,点击因子分析对话框中的“提取”,方法选择默认的主成分分析法,勾选“因子的固定数目”,输入“2”。

提取设置
图5:提取设置

2、为让本次案例提取的2个公因子含义更清晰、维度划分更明确,我们可以进行因子旋转设置。如下图所示,点击“旋转”按钮,在弹出的窗口中勾选最大方差法。

旋转设置
图6:旋转设置

3、保存因子得分是计算案例综合得分的前提。如下图所示,点击“得分”按钮,勾选“保存为变量”,方法选择回归法,同时勾选“显示因子得分系数矩阵”,确保SPSS能为本次案例的每个样本生成唯一的公因子得分,且原始案例数据不会被覆盖。

因子得分设置
图7:因子得分设置

4、完成上述设置后点击确定,SPSS会在数据视图中为本次案例自动生成因子得分结果。如下图所示,数据视图右侧新增FAC1_1、FAC2_1两个因子得分变量。

生成结果
图8:生成结果

5、得到公因子得分后,我们需要结合案例的方差贡献率构建加权公式。如下图所示,点击菜单栏转换-计算变量,将目标变量命名为“综合得分”,在“数字表达式”中输入加权公式。

输入表达式
图9:输入表达式

6、构建综合得分的公式,来自本次案例的总方差解释表。如下图所示,本次学生能力评价案例中,公因子1的方差贡献率为93.466%,公因子2为5.980%,累积方差贡献率达99.446%。我们需要基于该表构建公式。

查看表达式
图10:查看表达式

7、完成公式输入后点击确定,SPSS会为本次案例生成最终的综合得分结果。如下图所示,数据视图中新增“综合得分”变量,30组样本均有对应的综合得分,数值有正有负,正值代表该样本的能力水平高于案例整体平均水平,负值则低于平均水平,我们可以直接基于该得分对本次案例的学生样本进行综合排名和能力评价。

综合得分结果
图11:综合得分结果

以上就是SPSS因子分析选择变量是什么,SPSS因子分析综合得分怎么计算的全部内容了。在实际数据的分析过程中,因子分析的变量选择和综合得分计算都需要紧密结合研究案例。掌握因子分析的变量选择和综合得分计算方法,能让多变量数据分析更简洁、更具实际意义。

作者:左旋葡萄糖

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标签:因子分析SPSS因子分析SPSS因子分析步骤SPSS因子分析法

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