spss_第10單元_因素分析(編輯修改稿)
2025-06-15 18:34 本頁面
【文章內容簡介】 1．巴特利特球形檢驗（ Bartlett Test of Sphericity） 2．反映像相關矩陣檢驗（ Anti－ image correlation matrix） 3． KMO（ KaiserMeyerOlkin）檢驗 KMO值在 ，在，在 行因素分析，在 ， 不適合進行因素分析。 SPSS應用 因子分析中有多種確定因子變量的方法，如基于主成分模型的主成分分析法和基于因子分析模型的主軸因子法、極大似然法、最小二乘法等。其中基于主成分模型的主成分分析法是使用最多的因子分析方法之一。下面以該方法為對象進行分析。 構造因子變量 SPSS應用 SPSS應用 SPSS應用 SPSS應用 SPSS應用 因子變量的命名解釋 SPSS應用 在實際分析工作中，主要是通過對載荷矩陣 A的值進行分析，得到因子變量和原變量的關系，從而對新的因子變量進行命名。 SPSS應用 SPSS應用 計算因子得分是因子分析的最后一步。因子變量確定以后，對每一樣本數(shù)據(jù)，希望得到它們在不同因子上的具體數(shù)據(jù)值，這些數(shù)值就是因子得分，它和原變量的得分相對應。有了因子得分，在以后的研究中，就可以針對維數(shù)少的因子得分來進行。 計算因子得分 SPSS應用 SPSS應用 SPSS中實現(xiàn)過程 SPSS中實現(xiàn)步驟 ? 研究問題 表 92所示為 20名大學生關于價值觀的 9項測驗結果，包括合作性、對分配的看法、行為出發(fā)點、工作投入程度、對發(fā)展機會的看法、社會地位的看法、權力距離、對職位升遷的態(tài)度、以及領導風格的偏好。 SPSS應用 表 92 20名大學生的 9項測驗結果 合作性 分 配 出發(fā)點 工作投入 發(fā)展機會 社會地位 權力距離 職位升遷 領導風格 16 16 13 18 16 17 15 16 16 18 19 15 16 18 18 18 17 19 17 17 17 14 17 18 16 16 16 17 17 17 16 19 18 19 20 19 16 15 16 16 18 18 15 1
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