SPSS公因子方差表怎么看 SPSS公因子方差结果解读

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

我们如果要分析的问题涉及到的变量比较多，可以尝试用因子分析的方法，对变量进行“降维”的处理。降维，实际上就是将影响效果大的变量提取出来，其他影响不大，或者与其他变量相似的，可以剔除出去，这样就能起到减少分析变量的目的。SPSS有成熟的因子分析功能，接下来我们会介绍SPSS公因子方差表怎么看，SPSS公因子方差结果解读的相关内容，让大家可以更熟悉这方面的内容。

一、SPSS公因子方差表怎么看

公因子方差表是SPSS因子分析中的一部分内容，可以用来看变量的“被表达程度”，其值越高，说明被表达得越好，下面让我们来看看SPSS公因子方差表怎么看。

1、我们要得到SPSS的公因子方差表，可以用其“降维”分析中的“因子分析”功能来计算，以图1所示的人流量与各项费用相关的变量为例，可以简化费用相关的变量。

2、整理好数据后，如图2所示，打开SPSS顶部的分析菜单，依次选择降维-因子选项。

3、打开因子分析功能后，如图3所示，先将左边的变量添加到右侧的、需要降维分析的变量框里，然后再对描述、提取、旋转等内容进行设置。

①“描述”主要涉及到统计与相关性矩阵的设置，我们要将“相关性矩阵”中的系数与KMO和巴特利特球形度检验勾选上，后者可以看到因子分析的显著性与可靠性。

②“提取”设置，主要用于选择降维的方法，这里一般用“主成分”分析方法，就是找到主要的影响变量。下方的提取方式，可以选择“基于特征根”或者指定“固定因子数”，我们选择后者，并指定3个因子。

③“因子旋转”设置，这里可以得到因子的成分矩阵，根据成分数值的大小，可以将一些相似的变量合并在一起，从而实现降维的目的。

④“因子得分”，可以选择用“回归”的方法，并将得到的值“保存为变量”，这里也可以将“显示因子得分系数矩阵”勾选上。

⑤最后，关于“缺失值”的处理，可以选择“成列排除个案”，如果有选择生成“系数”，可以选择“按大小排序”。

4、完成以上设置，SPSS就会自动计算出“公因子方差”的结果，如图9所示，可以看到，每一个变量都用公因子表示，其中“提取”的数值，说明了变量被表达的情况，一般大于0.5，就能说明可以被表达，但要大于0.7才能说明被表达效果理想。

二、SPSS公因子方差结果解读

上述我们已经对公因子方差的结果进行了解读，其实除了公因子方差外，SPSS的因子分析中，也可以计算出总方差解释、碎石图，成分矩阵等结果，下面让我们来详细看看吧。

1、总方差解释，可以用“累计%”来看到不同成分的解释贡献，如图10所示，可以看到本例中的前3个成分，已经累计了81%的解释能力。

2、再结合碎石图，如图11所示，可以看到从3、4个因子开始，曲线开始变得平缓，所以可以选择3或4个因子。

3、如果是选择3个因子，在“旋转后的成分矩阵”中，可以根据变量的成分值来整合因子，比如在第一列中，人流量、广告费用对应的值是0.96和0.719，这两个变量可以归总在一起，可视为“流量相关因素”；第二列中，促销人员费用、地推费用对应的值是0.95和0.72，可归总为“店内费用”，第三列中，推广费用、促销费用对应的值是0.85和0.76，可归总为“折扣费用”。

三、小结

以上就是SPSS公因子方差表怎么看，SPSS公因子方差结果解读的相关内容。在SPSS软件里面，我们可以用它的因子分析来得到公因子方差表，从而知道变量的被表达程度。除此以外，SPSS的因子分析也能得到总方差解释、碎石图、成分矩阵、旋转后的成分矩阵等分析结果，可以更好地归总相似效果的变量，真正实现降维的效果。

作者：泽洋