spss因子分析累计多少钱的简单介绍

SPSS中因子分析累计贡献率必须达到80%才有效么?

1、能用了，贡献率80%以上就好了。迭代次数可以根据样本量调整，如果本身很小，你可以设置的少一些，可以加快运算时间，而且次数多的话，后面的迭代也没有什么变化。如果样本量大，就可以增大迭代次数，获得更好的拟合效果。

2、理论上是这么要求的，但是实际操作要求并非那么严格，楼主可以做下KMO检验，一般检验通过，累计贡献率到达80%左右是可以做主成分分析和因子分析的。

3、贡献度没有绝对标准的。如果30个变量，3个主成分的贡献度能够达到75%，我觉得已经很好了。要调整到80%，要么增加主成分数量（因子），要么删除变量。

4、你可以在抽取那个对话框里选择抽取固定的因子数目，一般抽取的因子总的累计率达到百分之八十就可以了，如果你的因子特征值格外集中，可以累计到百分之九十。

因子综合得分怎么计算

如果要计算综合得分，需要用每个共因子的方差贡献率做权数，对每个因子进行加权，然后加总得到，这个以方差贡献率为权数计算综合得分的方法SPSS是不带的，所以权数要自己手动算下，也很简单。

因子综合得分在因子得分的后续运用中很是重要。没有必要在Excel中建立计算公式，spss的功能很强大，操作见图片。计算出后，可一再建立一个“排序”变量，按降序方法来排序。根据因子分析最后提取出两个公因子。

然后综合因子得分=a1*对应权重+a2*对应权重+a3*对应权重，之后就根据综合因子得分进行大小排名即可。

计算因子综合得分步骤：使用因子分析功能，对各指标进行分析。保存SPSSAU“综合得分”结果。

在线spss平台spssau可以直接保存综合得分，分析时直接勾选“综合得分”这项即可保存。

SPSS因子分析中累计频率达到多少才能进行下一步的分析?

累计贡献率通常要达到80%以上，说明很好，但是一般的研究达到60%就可以了，所以你不用太担心这事，79%已经很好了。

主要用于判断提取多少个因子合适。以及每个因子的方差解释率和累计方差解释率情况。方差解释率越大说明因子包含原数据信息的越多。因子分析中，主要关注旋转后的数据部分。

这里以在线版SPSSAU进行举例说明，操作如下：因子得分可用于进一步分析使用如果进行聚类分析使用等，因子得分需要选中按钮才会生效，且SPSSAU单独生成新标题名称类似为：“FAC***_score1”。

问题一：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。

因为之前在选项中进行了排序，并且，去掉了小于0.3(其实0.5以下都没啥用），所以如上可以看到因子1主要有问题5_3 到问题3_4组成的。这里需要重点关注下0.4几的这种数据，譬如0.490（小于0.5的用处比较小）。

spss探索性因子分析的积累解释变异量多少符合

如果使用因子分析的目的在于计算权重，此时可使用旋转后方差解释率值计算主成分权重。比如提取2个因子，旋转后的方差解释率分别是3759%，2061%，旋转后累积方差解释率为6820%。

变异系数的计算公式为：变异系数 C·V =（ 标准偏差 SD / 平均值Mean ）× 100%。变异系数（coefficient of variation）只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。

首先是KMO的值为0．733，大于阈值0．5，所以说明了变量之间是存在相关性的，符合要求；然后是Bartlett球形检验的结果。在这里只需要看Sig．这一项，其值为0．000，所以小于0．05。

不过教材中未见提及，倒是邱皓政的《量化研究与统计分析_SPSS中文视窗版数据分析》一书中将0.32作为因子负荷的最低标准，理由是若负荷量低于0.32，则该因子对观察变量变异量的解释力不足10%，贡献太小。