问题三:因子分析法的分析步骤因子分析有两个核心问题:一是如何构造因子变量；二是如何命名和解释因子变量。一个原因变量，一个原因变量，如果我有两个变量或三个变量，多个变量，(一)因子分析，总计三个自变量。
建议先测试你的数据的正态性，这是相关性分析的基本条件。然后做散点图，初步判断变量之间是否有相关性。相关系数的定义:相关系数起源于教育研究，往往涉及到两个事物之间的关系(变量)，例如学习成绩与非智力因素的关系，数学成绩与物理成绩的关系，男女生学习成绩的关系等等。关系表现为以下三种变化:一是正相关，当一个变量增减时，另一个变量也相应增减；二、负相关，当一个变量增加或减少时，另一个变量减少或增加；第三，没有相关性，也就是说两个变量是独立的，即从一个变量的值，无法预测另一个变量的值。
非标准化系数是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，多少个单位由变量变化。该系数与取自变量的单位有关，一般不用于测量self。标准化系数剔除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响。一般来说，标准化系数的绝对值越大，自我变量上因/123越大。SPSS(统计产品和服务解决方案)，“统计产品和服务解决方案”软件。
非标准化系数是回归方程的斜率，表示每个自变量变化1个单位，多少个单位由变量变化。该系数与取自变量的单位有关，一般不用于测量self。标准化系数剔除了自变量单位的影响，其大小可以衡量每个自变量对因变量的影响。一般来说，标准化系数的绝对值越大，自我变量上因/123越大。SPSS(统计产品和服务解决方案)，“统计产品和服务解决方案”软件。
4、因子分析方法问题1:统计分析中的因子，如何确定因子的数量方差的累积贡献率，砾石图，特征根，很多问题2:主成分分析和因子分析的区别？因子分析和主成分分析的异同:都是对原始数据进行标准化处理；消除了原指标的相关性对综合评价造成的信息重复的影响；构建综合评价所涉及的权重是客观的；在信息损失很小的前提下，减少评价工作量的公共因素比主成分更容易解释；因子分析的评价结果不如主成分分析准确；因子分析的计算工作量比主成分分析大，只有变量变换，因子分析需要构建因子模型。
问题三:因子分析法的分析步骤因子分析有两个核心问题:一是如何构造因子变量；二是如何命名和解释因子变量。所以因子分析的基本步骤和解决方法都是围绕这两个核心问题展开的，(一)因子分析往往有以下四个基本步骤:(1)确认原变量待分析是否适合进行因子分析。(2)施工因素变量。
