如何利用SPSS做因子分析等分析(僅供參考)講解學(xué)習(xí)

1、我就以我的數(shù)據(jù)為例來做示范，僅供參考一、信度分析（即可靠度分析）分析度量可靠度分析圖1圖2CronbachsAlpha星于標(biāo)準(zhǔn)化頃的CronbachsAlphaI帀埶.80S.36327可靠性統(tǒng)計里2然后就會彈出上圖1的框框。在這里，你可以對所有的問題進(jìn)行可靠度分析，如果是這樣，那你只需要選中所有的問題到右邊這個白色的框框，然后點(diǎn)擊“統(tǒng)計量”，按照右邊這個圖進(jìn)行打鉤。然后點(diǎn)“繼續(xù)”。之后就點(diǎn)“確定”3接著去“輸出1”這個框看分析結(jié)果，你就會看到很多分析結(jié)果，其中有一個就是右圖，那第一個0.808就是你所選擇進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)的信度。如果你想把每一個維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立的信度分析，那道理也是一樣的。二

2、、因子分析在做因子分析之前首先要判斷這些數(shù)據(jù)是否適合做因子分析，那這里就需要進(jìn)行效度檢驗(yàn)，不過總共效度檢驗(yàn)是和因子分析的操作同步的，意思就是說你在做因子分析的時候也可以做效度檢驗(yàn)。具體示范如下：1.分析降維因子分析圖2一般來說，咱們做因子分析的時候是為了把那些具有共同屬性的因子歸類成一類，說的簡單點(diǎn)就是要驗(yàn)證咱們所選取的每一個維度下面的題目是屬于這個維度，而非其他維度的。那一般來說，因子分析做出來的結(jié)果就是你原本有幾個維度，最終分析結(jié)果就會歸類成幾個公因子。一般來說，自變量的題目和因變量的題目是要獨(dú)立分析的。我的課題是“店面形象對顧客購買意愿的影響”那自變量就是店面形象的那些維度，因變量就是顧

3、客購買意愿。將要做分析的題目選擇到右邊的白框之后，就如下圖打鉤：!因子分析:掛述貌計-繞計里|單曼趣描述惟回風(fēng)嬉片析結(jié)黒相關(guān)拒陣H系教辿模型:H迄啻性水平再生!行列式蟲展吹數(shù)回檢憶和気rtlett的球形度杭瞅K毎匸取肯.需助,因子分怖旋轉(zhuǎn)方迭宜樓Oblimin方法(O)Delta(D):|o最大四慶方値法最丈邛前値迭旦Prcmax(P)Kappa(K)4輸出歸犬收徽性迭戕次數(shù)(Q：25醴絞|眼涪|幫助“抽取”和“選項(xiàng)”兩個不用管他。然后就點(diǎn)“確定”園因子分聽:因子得分IM同悅存為變亶(I嚴(yán)回歸Bartlett(B)Anderson-Rubin(Ag區(qū)示國子覩舟系教矩陣回廠首維|取滑|幫助|I取

4、禪足隅度的Kaiser-Meyer-Olkin度里。Bartlett的球形度檢驗(yàn)近似卡方dfSig.7561436.104153.000KMO和Bartlett的檢驗(yàn)按照上述步驟操作下來之后，就可以去“輸出1”看分析結(jié)果。首先看效度檢驗(yàn)的結(jié)果：這里要看第一行和最后一行的數(shù)據(jù)，第一行數(shù)據(jù)為0.756，表明效度較高，sig為0.000，這兩個結(jié)果顯示這份數(shù)據(jù)完全可以做因子分析。那就去看因子分析的結(jié)果?？聪旅孢@張圖，看“初始特征值”這一項(xiàng)下面的“合計”的數(shù)值，有幾個數(shù)據(jù)是1，那就表明此次因子分析共提取了幾個公因子。下圖所示，有5個數(shù)據(jù)是1，這表明可以提取5個公因子。我之前提到了，一般來說，在自變量中

5、設(shè)計了幾個維度，因子分析就會顯示出幾個公因子，我設(shè)計了5個維度，所以我因子分析的結(jié)果就顯示我可以提取5個公因子。然后就看“旋轉(zhuǎn)平方和載入”下面的“累積%”的最后一行那個數(shù)據(jù)，我這里是68.713，這表明表中數(shù)據(jù)可以很好的解釋自變量。斛釋的總方差初始特征值自計方差的加臺計門差的曲臺計16.70837.26737.2676.70837.26737.2673.10917.27217.27221.99311.07448.3411.99311.07443.3412.96316.4623373c21.3587.5655.8881.3587.54655.8882.24012.444墳-兀d177Q71046

6、29911.2T97.104629912.16412.02053.19761.LI3LI5.722G8.7131.0305.72268.7131.89310.61668.7136.9265.15473.667f.bib78.397E73910482.501E.573；.10285.68310.5182.87688.65911.4942.7+291.30112.JbJ.1JUyj.4Jl13.3241.00295.23214.2531.40S96.60仆1AR1nn?97.73816.178.987ge.72517.122.07799.4021b.1UU.bUb1UU.UUU提取方法：主或館另析

7、，然后就看“旋轉(zhuǎn)成分矩陣”，如下圖，我把數(shù)值比較0.5的歸為一類，然后重命名，這一步就是因子分析的精髓所在啊。根據(jù)數(shù)值,把這些因子提取，并合并成一個公因子。這就為下面的相關(guān)分析和回歸分析做準(zhǔn)備了。如何合并成一個公因子，這就需要結(jié)合你之前所設(shè)計的自變量的維度了。我把店面形象分為產(chǎn)品形象、服務(wù)形象、價格形象、促銷形象、環(huán)境形象，根據(jù)這個旋轉(zhuǎn)成分矩陣的分析結(jié)果，我把1列幾個加紅的數(shù)據(jù)所對應(yīng)的因子歸類成產(chǎn)品形象。其他幾個也是同樣的道理。不過也要注意，這些因子所涉及的內(nèi)容是否和公因子一樣。如下表3這一列，我原本第三個維度是價格形象，但是從分析結(jié)果來看是和促銷形象相關(guān)的，而4這一列恰恰和價格相關(guān)，所以我就

8、把3這一列提取為促銷形象，4提取為價格形象。咸份.1.12.12.14.15.,社認(rèn)対品牌月遞店臉裝幽很齊全.689.310-.236-.056.058錢認(rèn)為品牌月議店服裝質(zhì)雖很可罪“.75S.220.05&.051-.047我認(rèn)為品牌月議店服裝夕品很時尚“.256.郵-.142.23S社認(rèn)為兄牌月釀店服芻人員態(tài)度很奸.450-.030.346.039牡認(rèn)為品牌月釀店軀芻人員旳象很誨.351.066.321.327社認(rèn)為品牌月醱店退換月無很方傻.014115.106.061社發(fā)現(xiàn)品牌月藪店可以融行卡皓賬-.049.033.324.179社認(rèn)為品譚服裝店眼務(wù)速度很快犍.215.542.330-.

9、008我妊現(xiàn)品牌月離店顱有月離都明碼標(biāo)價.，.198.272.438.307我認(rèn)為品牌月離店朧裝陽很適蘭.356.27.214-.215社認(rèn)対品牌月堿店服遙WtbM他形式愆林場）的服裝店硬宜，.402.446.447-.055社認(rèn)為品譚服裝店促銷卿笑很爹.345.034-.028.265社夏現(xiàn)品牌月銭店促銷廁間很氏“-.146-.026.008.055我認(rèn)為品牌月離店促箱的力度很夫.，.276.001.341.112我認(rèn)為品牌月離店店內(nèi)環(huán)境很干凈密吉.，.117.151.175.024.892我認(rèn)為品牌月議店諾店裝條很簡絢時尚d.214.142.205.231我認(rèn)為品牌月議店詳?shù)昕臻g很寬韻除.

10、26S.00.045.261.615錢認(rèn)為品牌月議店諾店酒很輕松愉悅.135.216-.255.330上面講的是自變量的因子分析，就是店面形象的維度的因子分析，那還需要做因變量的因子分析，就是購買意愿的因子分析，操作手法和上面一樣，我就不說了。三、相關(guān)分析以前我都不知道做完因子分析之后，如何對提取的自變量和因變量的公因子做相關(guān)分析，現(xiàn)在我終于知道了，其實(shí)也很簡單的。在我們對自變量和因變量做好因子分析之后，回到數(shù)據(jù)視圖，就會看到在原本的題目后面多了幾列數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就是做好因子分析之后，所提取的公因子的數(shù)據(jù)，如下圖FAC1IFAC21FAC3tFAC4.1FflC5LFAC123一(L21652

11、-1.1054一。5029S.0ir(M-0.4312S孔249D33-1.00480-D.189500.21200-a.148210.00035-0.429202一EL1484B一CLD.2S183-D.OSi-S一04L0TB-1=IM陰30.35761-0.39526E06430D.38275-0.169220.298942-1527060.D8U440US遲2勺.157341.2222919.68430?0,6S70Si-nrirr-n-n.nrr-0.37S3Z0.249032-036253-0.03502-0.97034-0.263801247S20.86963D.8SE215-f

12、l.4311549fiia0.L_93fi90i0.2D850-U.U4U6Uu.urtibiD.665?81.03968-0.429203-L.22SigD.DS27SD.53240D2S5S-0.905D1-fil_4292031.217120.688481.52252-D.13569-1.68965-0.376542-0-31082-0=.21&930.30674-CL-1bH20630.220283-0.94385-I.376S5-0.09441D.765730.2G38?0.923413L.15D2S0.20375U47188-1=1U跖(1D5515（L腔詞130,44414-(L

13、93487-i.rr?22-0.57162-0.480020.220283-0.6132S-0-5GU18一137652.7E12S1630L.9369D?-1.S5L321.30950D.01L211.53iorL.258S830.33520.416870.25SEED.M9190.07?42-0-036433HLD.00871-l_SfiSGl0.19472D_92341上圖中的FAC1_1FAC5_1表示的是自變量（即店面形象）所提取的5個公因子，F(xiàn)AC1_2是因變量（即購買意愿）所提取的公因子，那接下去的相關(guān)分析和回歸分析就可以用這幾個數(shù)據(jù)去操作了。1.分析相關(guān)雙變量相關(guān)上面這張圖中左

14、邊這個框最下面那幾行英文數(shù)字就是因子分析所提取的公因子，其中15是自變量的，第6個是因變量的。要做相關(guān)分析，只需要把相應(yīng)的數(shù)據(jù)選到右邊這個框中，其他什么都不用管，然后點(diǎn)“確定”就可以了。在這里，我以第一個和最后一個為例進(jìn)行相關(guān)分析。分析結(jié)果如下：相關(guān)性BARTfactorscore1foranalysis1BARTfactorscore1foranalysis2BARTfactorscore1forPearsor豐目矣性1.16/analysis1顯著性（i?Wl）.043N145145BARTfactorscore1forPearson相我件.161analysis2顯著性（蕊側(cè)）.043N

15、1451450.05水平（觀側(cè)）上顯菁相關(guān)。因?yàn)橐蜃臃治龅臅r候沒有把相應(yīng)的英文改成中文，所以在做相關(guān)分析的時候，軟件都是默認(rèn)用英文來做的，這個沒關(guān)系，反正到時候復(fù)制到word里面，可以進(jìn)行修改，只是別把自變量的公因子改成因變量的公因子就行。上面這個表格具體什么含義，簡單點(diǎn)說，就是產(chǎn)品形象和顧客購買意愿在0.05的置信水平上呈現(xiàn)正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.169.那其他幾個也是這樣操作的，我就不說了。四、回歸分析往下拉回歸分析也是以因子分析之后所提取的公因子為對象進(jìn)行分析。操作按鈕：分析回歸線性這里我就把所有自變量和因變量進(jìn)行分析。那這里因變量就是購買意愿，自變量就是店面形象的那些維度，這里可不能搞錯

16、掉圖3回歸丟珈回曲+(彩條郵飆朮平(錨：馬協(xié)7T敕瞰幻抵差回樓型陽関也呦腳羌酈拒關(guān)也日共鱗細(xì)(DXirhin-Watson(U)hEHto-OKQJ：所肓牛定賤性回歸；保存|未標(biāo)鬼化(LD回赫直讓屯冏梧GD口均値HB邸HH的SI-(P)-距離IIrviatiaianociis貶直巾Cook匣商(K)口jftn-iH(G)I頊刪區(qū)間叵均值單值為直借屋問(Q)|岡筑昭魁回&團(tuán)唯續(xù)取首m口未標(biāo)簾牝迥)II赫直化生口舉生出JBMS(!Ji辛生化己刪障(-影響統(tǒng)計里II口1巨eta冋口標(biāo)廉吐DfBetc(至)口DfFit(F)口標(biāo)確化C-fFrLCT)口齡冇魚出窣也系埶鎖計口創(chuàng)建至率膠卄0刨瑾蒿教屈梟A)救儲隸営稱0)-O耳入裁教悟丈怦(W)|ijn.m/|JWI77i-2戶=LI-J-Li-MJ.IJZI*IUP-Lfc.-h=.a-J亠函4-16.店面形象與顧客購姿言愿的回歸系數(shù)表模型J非標(biāo)準(zhǔn)化系埶-標(biāo);隹系數(shù)P舛SigB4標(biāo);隹誤差P試用版14-0.287.0T2.Linn1.LILILI產(chǎn)品形象.428.078.4284.245.000朋箸形象J.408.0T5.40S3.921.004促誚形象P.385.062.3853.331.007價格形象J.416.072.4162.326.000環(huán)境形象J.341.OTT.3413.201.00