SPSS提取公因子的意义是什么 SPSS提取公因子的一般原则

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

如果研究的问题涉及到的变量比较多，有时候我们会考虑用降维的方法，将一些重要的变量提取出来。在SPSS软件里面，可以用“因子分析”的方法实现变量降维的目的。在因子分析里，SPSS会用到提取公因子的方法，将一些相似的变量合并在一起，接下来，本文会给大家介绍SPSS提取公因子的意义是什么，SPSS提取公因子的一般原则的相关内容。

一、SPSS提取公因子的意义是什么

SPSS提取公因子，就是在众多的变量里面，找到可以解释大部分因素的因子，从而减少所需研究的变量数量，让研究工作变得更有效、更简单。另外，提取公因子也能减少共线性、相关性，提高研究的准确度。这种分析方法很适合用来进行细分人群、消费者行为学等领域的研究。

1、在SPSS提取公因子的过程中，我们可以通过碎石图观察合适的因子提取数量，比如图1所示，在公因子数量为3或4时，曲线变得平缓，这就说明我们提取3-4个公因子比较合适。

2、如果将这三个公因子总结出来，我们可以利用SPSS计算得到的“旋转后的成分矩阵”来分析。比如图2所示，成分1中的人流量与广告费用的数值比较大，两者可以合并成为公因子1；成分2中的促销人员费用与地推费用数值比较高，同样地，可以合并成公因子2，如此类推，可以提取出公因子3。

二、SPSS提取公因子的一般原则

上述我们已经简单学习了SPSS提取公因子的意义，并学习了SPSS的碎石图、旋转后的成分矩阵的分析结果，相信大家已经对SPSS的因子分析有一定的了解，接下来，让我们继续来看看SPSS提取公因子的一般原则。

1、其实SPSS提取公因子的原则与其他统计软件是类似的，一般要先对数据做一个前提检验‌，就是要确保这些数据是适合做因子分析的。

如图3所示，在SPSS的因子分析中，可得到‌KMO值，这个值如果大于0.6‌（要是≥0.7就更好，本例KMO值为0.37，数值偏低，不符合因子分析数据标准）且巴特利特球形检验p值小于0.05‌，可以说明数据适合做因子分析。

2、在进行SPSS因子分析的“提取”设置时，我们可以事先设定“基于特征根大于1”的原则，来进行公因子的提取。在‌特征值大于1的情况下‌，我们可以结合‌碎石图和‌总方差解释表进行公因子的提取。

3、比如我们在设定“‌特征值大于1”的前提下，碎石图在x=3的位置时（也称拐点）变得平缓，说明提取3个公因子比较合适。

4、在这种情况下，我们再结合“总方差解释”图表来看，如图6所示，可以看到，前三个成分的累计解释百分比达到了81%（一般大于80%比较理想），说明提取三个公因子已经能解释大部分的变量。

5、除了上述的原则外，我们还会看SPSS计算得出的“公因子方差”表，当表里面的提取数值都大于0.5，说明各种变量都能被表达，但要大于0.7才能说明被表达得合理。

三、小结

以上就是SPSS提取公因子的意义是什么，SPSS提取公因子的一般原则的相关内容。运用SPSS的因子分析法，可以在众多的影响变量中，提取一些重要的公因子，来起到变量降维的目的，让研究工作变得更简单、有效。这种方法也能简化问卷设计的复杂度，并减少因变量相似造成的共线性、相关性，提升数据研究的准确性，大家可以尝试一下相关功能。

作者：泽洋