「SPSSAU｜建模」：因子分析步骤汇总

O 和 Bartlett 的鉴定

用到特异性统计分析开展文档混和研究工作，首必先统计分析研究工作数据集到底适合开展特异性统计分析，从诏可以看显露：KMO为0.876，远大于0.6，满足特异性统计分析的必需要求，意味着数据集可常用特异性统计分析研究工作。以及数据集通过Bartlett 球形度鉴定(p

2.期望值表述不下表

主要常用判断分离显露来多少个特异性更好。以及每个特异性的期望值表述不下和累计期望值表述不下情况。期望值表述不下越大概述特异性包括原数据集文档的越多。特异性统计分析里，主要关心螺旋后的数据集大部分。

从诏相符合：产显露期望值表述不下值为78.213%，概述分离显露来显露来的4个特异性可以分离显露来显露总合计11项里78.213%的文档幅度，而且四个特异性的期望值表述不下（文档分离显露来幅度）分别为：21.407%，21.277%，20.807%和14.723%。文档分离显露来幅度分布较为之外匀，综合性概述本次特异性统计分析结果良好。

补充概述：如果研究工作医务人员并没有预设也就是说。而选取绑定预设，SPSSAU绑定以基本特征根远大于1作为规范。当然特异性统计分析上但会并不需要综合性自己的专精综合性判断，即使是基本特征根值小于1，也一样可以分离显露来特异性。

3.螺旋后特异性载荷则有数表

从诏相符合：所有研究工作项并不相同的合计同度值之外略高于0.4，意味着研究工作项和特异性之间有着较强的分野，特异性可以必需的分离显露来显露文档。再次对混和显露来的四个特异性开展分别起名为：A，B，C和D也就是说。

4.砂石左图

同时可紧密结合砂石左图特别设计判断特异性分离显露来取值。当折线由陡峭突然变得稳定时，陡峭到稳定并不相同的特异性取值即为参照分离显露来特异性取值。确实研究工作里更多以专精，紧密结合特异性与研究工作项并不相同关则有情况，综合性权衡判断得显露特异性取值。

补充概述：特异性数值举例来说

5.化学物总得分则有数矩阵

6.载荷左图

载荷左图常用展示各特异性与载荷值关则有情况，提议紧密结合确实情况用到亦可。

第一：如果分离显露来1个组分（或特异性）时，则无具体情况方法展示载荷组分左图；

第二：如果高达个组分（或特异性）时，可自主性翻转拍照并不相同的载荷左图。

其里X轴Y轴可以改成如下：

7.一维则有数及举例来说结果

其它缺陷 1.特异性统计分析数值举例来说？

如果用到特异性统计分析的意在在于数值举例来说，此时可用到螺旋后期望值表述不下值开展举例来说数值。比如分离显露来2个特异性，螺旋后的期望值表述不下分别是39.759%,24.061%，螺旋后产显露期望值表述不下为63.820%。那么归一化（即除产显露期望值表述不下）即获得举例来说，数值如下表：

2. 显然之外‘实为’或‘纠缠不清’？

‘实为’是并不需要妥善处理的，如果显然都有‘实为’物理现象，意味着也就是说和录项间并不相同关则有有缺陷。可权衡减少特异性取值开展对比统计分析。

【除此以外示意：特异性统计分析是一个来回重复对比，紧密结合软件驱动和自身专精情况综合性选取对比找显露最优结果的更进一步】‘纠缠不清’这种物理现象，多数时候并不并不需要妥善处理。

3. 仅有期望值螺旋缺陷？

SPSSAU绑定用到仅有期望值螺旋具体情况方法（Varimax）对数据集开展螺旋。基本特征根，期望值表述不下和产显露期望值表述不下这三项之外区分螺旋前和螺旋后；如果让软件自动识别特异性取值，是以螺旋前基本特征根远大于1作为规范；其余情况下的统计分析提议以螺旋后作为规范。

4.综合性总得分如何用到？

综合性总得分可常用对比综合性竞争对手力情况，综合性总得分值越高，此时综合性竞争对手力越强。此类应用常见经济、行政类研究工作，比如上市公司的竞争对手战斗能力对比。

综合性总得分并不需要换到按钮才但会订立，且SPSSAU单独生成一列新曲名名称多种不同为：“Comp_score****”,一般情况下用户并不需要把综合性总得分的原始数据集完整版显露来用到，通过右上角‘我的数据集->完整版’，可将综合性总得分完整版显露来用到。

5.‘统计分析在此之后到底并不需要对数据集开展规范化妥善处理’？

SPSSAU绑定就已经开展过规范化妥善处理，因此不并不需要再对数据集妥善处理。当然规范化后的数据集最后规范化依旧还是自身没有任何变化，结果永远之外一致。

6. 综合性总得分如何数值获得的？

SPSSAU绑定给予保存综合性总得分，至于其数值定律，比如说分离显露来获得4个特异性，并且此4个特异性的螺旋后期望值表述不下分别是21.407%，21.277%，20.807%和14.723%；产显露期望值表述不下值为78.213%。综合性总得分数值公式为：求和(特异性总得分*螺旋后期望值表述不下)/产显露期望值表述不下。如下左图所示：

论述 特异性统计分析往往是预妥善处理步骤，后续还并不需要紧密结合具体情况研究工作意在开展统计分析，如重归统计分析、聚类统计分析等。对于实验性特异性统计分析进行衡幅度举例来说，数值在确实研究工作里，上但会但会紧密结合其他必需概念，比如有意识催生具体情况方法（AHP层次统计分析具体情况方法），或者普遍性催生具体情况方法（热力学值具体情况方法）开展举例来说数值，亦或是在有意识催生具体情况方法和普遍性催生具体情况方法并重，紧密结合组合赋值具体情况方法进行再次举例来说数值。

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