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SPSS探索性因子分析及案例应用

目录

一、简介...................................................2

1.探索性因子分析概述....................................2

1.1因子分析的概念及目的..............................3

1.2因子分析的原理及方法..............................5

2.SPSS中探索性因子分析的应用...........................6

2.1SPSS软件环境.....................................8

2.2数据准备..........................................9

二、探索性因子分析步骤....................................10

1.数据探索和变量筛选...................................11

1.1描述性统计分析...................................12

1.2相关性矩阵分析...................................14

1.3方差分析.........................................15

2.进行因子提取.........................................17

2.1主成分分析法.....................................18

2.2最大似然法.......................................19

3.确定因子数...........................................20

3.1特征值分析.......................................21

3.2平行分析.........................................22

4.旋转因子.............................................23

4.1正交旋转.........................................25

4.2斜交旋转.........................................26

5.进行因子得分计算.....................................27

三、案例应用..............................................28

1.案例选择及数据介绍...................................30

2.探索性因子分析结果..................................31

2.1因子提取结果.....................................32

2.2因子旋转结果.....................................32

2.3因子结构图解释...................................33

3.结果分析及讨论......................................35

4.案例延伸............................................35

四、常见问题及解决方法...................................37

一、简介

SPSS探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）是一种统计技术，广泛应用于社会科学、心理学、医学、市场营销等多领域的数据分析和研究。该技术主要用于揭示变量间的潜在结构，通过减少数据集的维度来简化复杂的数据集，并探究变量间的内在关联。其核心概念在于识别并量化观测变量间的潜在因子或隐性结构。对于不熟悉或复杂的多元数据集而言，因子分析作为一种数据缩减手段特别有用，因为它可以帮助研究人员理解大量数据背后的潜在模式和结构。

在SPSS中进行探索性因子分析的过程通常包括数据的预处理、选择合适的因子数量、进行因子旋转和解释结果等步骤。这一