在进行五维分析时，需要使用软件中的SPSS-1分析或主成分分析来确定这一点。以下步骤基于因子-2/或主成分分析-2/每个维度数据: 1。2.从下拉列表中选择“FactorAnalysis”或“PrincipalComponentAnalysis”。
这通常基于以前的研究或领域知识。4.指定旋转方法。主要有两种方法:方差最大化和Oblimin。你可以尝试不同的方法，看看哪种适合你的数据。5.完成分析后，保存结果并检查每个维度的贡献和每个变量的因子 load。因子 Load表示每个变量对每个维度的贡献，0.3或更高的载荷通常被认为是有效的。
6、进Spss 因子 分析需要多少样本要求是至少二十个样本和十个变量。1.主成分分析在于原变量的线性变换，注意变换与变换；和因子 分析在于对原始变量的分析，注重分析和分解，分为公因子和特因子。2.这两种分析方法得到的新变量，即组成或因子，不是筛选或提出原变量后剩余的变量。3.因子-2/只能解释部分变异(公因子)，主成分分析可以解释全部变异(如果提取全部成分)。
因子 分析，有几个变量不一定是共同的因子，因为因子这里是男性因子，而潜力存在于每个变量中。5.SPSS因子-2/process对变量间的量纲和单位的影响默认自动标准化，启动前无需单独标准化数据因为标准化的结果是一致的。6.spss 因子 分析重要结果:KMO值。这个值算不算，跟变量个数和样本个数有关，不一定每次执行都会显示出来。如果没有这样的结果，可以通过调整变量与样本的比例来实现。
7、在 SPSS中做 因子 分析每次只能提取一个公共 因子,怎样才能提取多个...与多重共线性无关。做因子-2/本身就是为了处理多重共线性。这可能是你数据的素质或者指标的选择。如果上面两个都是对的，那只能说明你只能把这些指标全部提取出来。1.适合因子 分析:指标之间有一定的相关性，指标之间有相关性；2.因子-2因子之后的/是独立的，没有相关性；目前只能抽取一个公因子和指标有很大关系。
8、 SPSS13.0 因子 分析后,如何看 因子载荷量和特征值,应该看哪个图,还有分散...因子分析之后是方差表。让我们看看组件。例如，有3 因子 10个变量。每个变量在3 因子中都有分量，谁的分量最大，谁就属于哪个因子。所以可以判断哪个因子包含哪些变量。表5是初始/负载矩阵。因子 分析之后有一个方差表，可以看看成分。例如，有3 因子 10个变量。每个变量在3 因子中都有分量，谁的分量最大，谁就属于哪个因子。
因子 分析有两种方法。一种是探索性的因子-2/方法，一种是验证性的因子-2/。explorative因子-2/Let数据“为自己说话”不预设因子与度量项的关系。主成分分析和总计因子-2/是典型的方法。证实性因子-2/假设性因子与测度项的关系是部分已知的，即哪个测度项对应哪个因子，虽然具体的系数我们还不知道。扩展数据的主要目的:因子 分析是描述一些更基本的隐藏变量(latentvariable，
9、用 SPSS已经做出了 因子 分析,那么具体的 分析结果应该怎么看呢?可以查看spssau 分析网络版的智能文本，包含指标的解释和结果的智能解读。KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关较强，适用于因子-2/，球面检验P小于0.001，说明变量之间存在相关性，第二个表是常用的，表示每个变量所包含的原始信息可以提取出来的常用程度因子。根据你的数据，你提取的有两个共同的因子，第三表指的是提取的两个能说明差异的主成分的比较，第四个。
