SPSS大神,求问因子分析之后得出的旋转成分矩阵应该怎么分析? ( SPSS做因子分析的时候那个旋转矩阵(Rotated Matrix)怎么看啊?矩阵里面都代表什么意思啊? )
(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β
看旋转后的，看每种食物在哪个成分上的因子载荷最大，那么就是说成分最能代表食物。多种食物在某种成分上的载荷都是最大的，就是说几种食物之间的相似性最大。
问题三：SPSS大神，求问因子分析之后得出的旋转成分矩阵应该怎么分析结果？ 10分 SPSS的因子分析过程本身只自带了计算各因子得分的功能 Analyze――Data Reduction――Factor *** yze 放入变量之后，其中有一项scores选项菜单，
成分矩阵的结果解读：指成分得分系数矩阵，用来计算公共因子得分，两者综合得出权重。SPSS中的因子分析有三个矩阵：成份矩阵（未旋转）、旋转后的成份矩阵和成份得分矩阵，前两个就是我们俗称的因子载荷矩阵，只是一个旋转，一个
spss因子分析时选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”。“成分矩阵”是主成分分析法得到的。 “旋转成分矩阵”是因子分析得到的，看每个变量在各个因子中系数的大小，表示变量在因子的载荷大小，一般大于0.5的就归于
最大方差旋转只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法 至于做主成分分析，是需要看原始数据情况的，如果原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。
可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的，因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析得到的。因子载荷的意思是左边的和因子的相关系数.因子载荷在“成分矩阵
SPSS大神,求问因子分析之后得出的旋转成分矩阵应该怎么分析? 第三个表是旋转因子载荷，是为了方便对提取的两个公因子命名，旋转后，第一个因子在X1上的载荷最大，第二个因子在X2与X7上载荷最大，你可以根据X1,X2，X7的含义来对这两个因子命名。第四个表是为了计算因子得分。比如
进行SPSS主成分分析操作从输出结果我们能得到 Component Matrix（初始因子载荷矩阵），其中的系数就是因子载荷系数。
原始变量与公共因子的相关系数。因子载荷的值是原始变量与公共因子之间的相关系数。标准因子是指在国际标准分类中，因子标准涉及到石油和天然气工业设备、分析化学、印制电路和印制电路板、乘用车、篷车和轻型挂车、建筑物结构
因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量。每一个变量在3个因子里面都有分量，在谁的分量最大，就归于哪个因子。所以你就可以判断哪些因子包含哪些变量了。因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分
载荷矩阵。1、打开相关界面输入数据对象，在分析那里选择降维中的因子分析进入。2、下一步直接通过弹出的对话框确定全部变量，如果没问题就点击选项。3、这个时候来到一个新的窗口，按照图示进行勾选并确定继续。4、这样一来等
因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量，每一个变量在3个因子里面都有分量，分量最大归于最大因子。因子命名、旋转：在因子载荷矩阵中，多行情况，遇到变量与多个因子有较大的相关关系，即变量需要
spss因子分析的结果中哪一项是因子载荷值 VII、Options里面对旋转矩阵的排序，即Coefficient Display Format下面的Sortes by Size（因子载荷大小排序）、Suppress absolute values less than （.40），只显示>=0.40的因子载荷。continue。。。VIII、然后就ok分析吧。出来
嗯，那你可以根据每个因子旋转矩阵得到的载荷系数乘以每个变量得到每个因子得分，再用因子得分做T检验
做因子分析的变量之间要有一定的相关性,同时这些变量基本在描述相同或者相近的方面比如你的问卷中 做因子分析的只能是同为满意度方面的各个题目,而不能把那些无关满意度的题目也放入进去所以你的因子分析只能对前面7个满意度
看每个变量在各个因子中系数的大小，表示变量在因子的载荷大小，一般大于0.5的就归于该因子当中。
不一定，因为要用正交旋转法才会产生“旋转成分矩阵”。方差最大的正交旋转法，使旋转后的因子载荷阵中的每一列元素尽可能地拉开距离，即向0或1两极分化，使每一个主因子只对应少数几个变量具有高载荷，其余载荷很小， 且
无法调整。spss中无法调整修改旋转矩阵结果，因为数据是有信效度的，还有其他变量的相互影响，调整结果会导致信效度变化，并且数据出现不合理，只能重新计算结果。
SPSS旋转矩阵是统计学中的一个重要概念，它可以帮助研究者探究变量之间的关系。在数据分析中，通常采用因子分析来降维和提取变量影响，而因子分析得出的结果需要通过旋转矩阵进行优化，从而获得更为可靠的结果。SPSS旋转矩阵的类型
spss旋转矩阵 1、首先，在数据处理版块中点击生成变量按钮。2、其次，在右侧框生成变量中下拉选择z标准化s。3、最后，点击确认处理后在左侧可以看到数据标准化结果。
因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量，每一个变量在3个因子里面都有分量，分量最大归于最大因子。因子命名、旋转：在因子载荷矩阵中，多行情况，遇到变量与多个因子有较大的相关关系，即变量需要
因子载荷系数怎么看如下：因子载荷系数值的统计意义就是变量i与公共因子(维度)j的相关系数(程度),范围为[-1,1],绝对值越接近1,说明变量与公共因子的关系越密切,通俗理解为变量向公共因子贡献了足够多的信息,一般来讲,因子
因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量。每一个变量在3个因子里面都有分量，在谁的分量最大，就归于哪个因子。所以你就可以判断哪些因子包含哪些变量了。因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分
Spssau标准化因子载荷怎么看 你好，应该看Rotated Component Matrixa，这张是旋转后的因子载荷矩阵，同一成分的因子回排在一起。可以用因子贡献率代表权重。
1、选择进阶方法>>因子 2、设置输出维度（因子）个数 3、点击开始分析 因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。第一步:判断是否进行因子分析,判断
问题一：spss19是在因子分析里面的旋转成分矩阵中看因子载荷量吗？。 你肯定是选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”，你可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了，所以两者是没有关系的，因为
1.最大变异法(Varimax)：使负荷量的变异数在因子内最大，亦即，使每个因子上具有最高载荷的变量数最少。2.四次方最大值法(Quartimax)：使负荷量的变异数在变项内最大，亦即，使每个变量中需要解释的因子数最少。3.相
看每个变量在各个因子中系数的大小，表示变量在因子的载荷大小，一般大于0.5的就归于该因子当中。
SPSS做因子分析的时候那个旋转矩阵(Rotated Matrix)怎么看啊?矩阵里面都代表什么意思啊? 主成分矩阵，你用了主成分分析法做因子分析，这里输出的实际上是每个题目在每个主成分（也可以认为是在每个因子）上的负载（也可以认为是相关），相关自然有正有负，负的就代表这道题目的分越高，这个因子水平越低
spss效度分析中分量变换矩阵的意思是分量建立起的变换核。根据查询相关资料信息，spss效度分析中，分量变换矩阵是由原始图像数据，根据方差矩阵的特征值，依靠特征分量向量建立的变换核。spss效度分析是因子分析方式，针对研究变量或
如果你选的是回归算法，这个矩阵得出的得分，就是因子得分函数的回归系数，可以算因子得分
看每个变量在各个因子中系数的大小，表示变量在因子的载荷大小，一般大于0.5的就归于该因子当中。
如何解读SPSS因子分析中矩阵的含义? 看旋转后的，看每种食物在哪个成分上的因子载荷最大，那么就是说成分最能代表食物。多种食物在某种成分上的载荷都是最大的，就是说几种食物之间的相似性最大。1、成分矩阵是各个原始变量的主成分表达式的系数；旋转成分矩阵是成分矩阵正交变换（还有其他方法）得到的；成分得分矩阵表示各项指标变量与提取的公因子之间的关系。
简单来说通过成分矩阵可以得到原始指标变量的线性组合，如TB3=0.778*F1-0.414*F2,其中F1、F2分别为提取的公因子；通过成分得分矩阵可以得到公因子的线性组合，如
F1=0.56*TB30.97*TB4+0.02*TB1+0.57*TB2。
2、因子载荷量也就是成分载荷量，因子矩阵与成分矩阵可以理解为同一个意思。所以因子载荷量就是成分矩阵中的数字。
3、四个元素的因子载荷量就是成分矩阵中的数字。其实因子载荷就是提取出的公因子的系数。
扩展资料：
因子分析模型描述如下：
⑴X = (x1，x2，…，xp）￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。
⑵F = (F1，F2，…，Fm）￠ （m ⑶e = (e1，e2，…，ep）￠与F相互独立，且E(e)=0， e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型： x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1 x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2 ……… xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep 称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。 参考资料来源：百度百科-因子分析法 因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量，每一个变量在3个因子里面都有分量，分量最大归于最大因子。因子命名、旋转：在因子载荷矩阵中，多行情况，遇到变量与多个因子有较大的相关关系，即变量需要多个因子共同解释；多列情况，一个因子可以同时解释多个变量。说明一个因子不能单独代表原有的一个变量，因子模糊不清，而实际情况是对因子有清醒认识，所以因子旋转。必不可少，尽量使一个变量在较少的几个因子上有比较高的载荷。【摘要】 spss因子分析结果里的哪个表示因子荷载【提问】 因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量，每一个变量在3个因子里面都有分量，分量最大归于最大因子。因子命名、旋转：在因子载荷矩阵中，多行情况，遇到变量与多个因子有较大的相关关系，即变量需要多个因子共同解释；多列情况，一个因子可以同时解释多个变量。说明一个因子不能单独代表原有的一个变量，因子模糊不清，而实际情况是对因子有清醒认识，所以因子旋转。必不可少，尽量使一个变量在较少的几个因子上有比较高的载荷。【回答】 1、打开相关界面输入数据对象，在分析那里选择降维中的因子分析进入。2、下一步直接通过弹出的对话框确定全部变量，如果没问题就点击选项。3、这个时候来到一个新的窗口，按照图示进行勾选并确定继续。4、这样一来等得到相应的结果以后，即可实现关于spss的效度检验看因子负荷量了。【回答】 这里面怎么看图片信息？要不你说在降维-因子里勾选那些，我都知道的【提问】 【回答】 就比如说哪个表里的数据里哪一区域是代表几个纬度里各提项的因子荷载，还是需要自己再计算，【提问】 与因子载荷系数有关的菜单参数选项：1.公因子旋转2.载荷系数排序3.载荷系数隐藏先看一下默认参数输出的载荷系数表，这表行是变量，列是公因子，所谓公因子命名，看得就是这个表，命名的依据则是看哪些变量是公因子的代表性变量，或观察公因子在哪些变量上的载荷较大（一般经大于0.4或0.5以上）。载荷系数通俗理解为是变量与公因子间的相关系数（程度），范围是[0,1]，有正有负，负数表示方向相反。载荷系数建议看绝对值。所以变量与公因子的载荷系数（绝对值）越大越接近1，该变量与该公因子的关系月密切，也通俗理解为变量向公因子贡献了足够多的信息，是该公因子的代表性变量，也可以说该变量归属与该公因子。现在上表，载荷系数有大有小，没有排序，贸然去观察公因子在哪些变量上的载荷较大并不是件容易事，尤其是当有非常多变量时更是困难。【回答】 对载荷系数排序那我们先命令载荷从大到小排序，在因子分析主对话框上有个【选项】按钮，打开设置响应的排序命令。来看结果：这个时候观察公因子在哪些变量上的载荷较大是不是就相对容易了呢，大家仔细看，两列载荷系数，按第一列由大到小排序，如果以0.5为【重要性】标准，那么，公因子1在轴距、长度、宽度、储油量四个变量上载荷较大，这4个变量是公因子1的代表性变量，可以根据这4个变量的信息综合来提取公因子的的含义，完成命名。同理，价格、效率两个变量在公因子2上的载荷较大，作为公因子2的命名依据。怎么样呢，对载荷排序后，继续做事就更简单一些。隐藏载荷系数还有更绝的，小于0.5的载荷我们不希望看到它了行么？贡献小的把它隐藏起来眼不见心不烦的，多好，让这个载荷表格更清爽一些。禁止显示0.5以下（或0.4以下）的载荷系数，让它看不见。现在再来观察，各公因子命名依据的划分归属，一目了然啊各位。够爽利够高效。公因子旋转处理这个案例数据，还未经旋转就已经让因子命名十分轻松了，此时也无需再去旋转处理了。当然作为案例演示，我们强制对它进行因子旋转处理，采用最为普遍【回答】 适用的【最大方差法】，目的是让载荷向量级分化，接近1的更加逼近1，本来比较小的更加逼近0。看看旋转后的结果，哦，效果仍然是很强。这里只是展示一下过程和结果，结论不做讨论。（本来因子命名就很顺利，再强行旋转的后果就是画蛇添足，不旋也罢）【回答】 【回答】 【回答】 【回答】 【回答】 【回答】 【回答】 【回答】 如果我选择了自己设定的一个个纬度的提项进行这些操作，spss只提取了一个因子，这时的因子荷载是成分矩阵里的数吗。我记得因子分析里有规定说因子荷载小于0.4就表示不达标要删除，是根据这个表里的数来吗【提问】 你好还在吗【提问】 因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量。每一个变量在3个因子里面都有分量，在谁的分量最大，就归于哪个因子。所以你就可以判断哪些因子包含哪些变量了。 因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分析法，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。 验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然尚且不知道具体的系数。 扩展资料： 在因子分析中，通常只选其中m个（m 参考资料来源：百度百科-因子载荷 SPSS的因子分析过程本身只自带了计算各因子得分的功能 Analyze——Data Reduction——Factor analyze 放入变量之后，其中有一项scores选项菜单，选上。 SPSS会在数据窗口中生成FAC1_1 之类的新数据。1、成分矩阵是各个原始变量的主成分表达式的系数；旋转成分矩阵是成分矩阵正交变换（还有其他方法）得到的；成分得分矩阵表示各项指标变量与提取的公因子之间的关系。 简单来说通过成分矩阵可以得到原始指标变量的线性组合，如TB3=0.778*F1-0.414*F2,其中F1、F2分别为提取的公因子；通过成分得分矩阵可以得到公因子的线性组合，如 F1=0.56*TB30.97*TB4+0.02*TB1+0.57*TB2。 2、因子载荷量也就是成分载荷量，因子矩阵与成分矩阵可以理解为同一个意思。所以因子载荷量就是成分矩阵中的数字。 3、四个元素的因子载荷量就是成分矩阵中的数字。其实因子载荷就是提取出的公因子的系数。 扩展资料： 因子分析模型描述如下： ⑴X = (x1，x2，…，xp）￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 ⑵F = (F1，F2，…，Fm）￠ （m ⑶e = (e1，e2，…，ep）￠与F相互独立，且E(e)=0， e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型： x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1 x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2 ……… xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep 称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。 参考资料来源：百度百科-因子分析法