spss因素分析教程

二、利用SPSS對(duì)量表進(jìn)行因素分析【例6-9】現(xiàn)要對(duì)遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者對(duì)教育技術(shù)資源的了解和使用情況進(jìn)行了解，設(shè)計(jì)一個(gè)里克特量表，如表6-27所示。將該量表發(fā)放給20人回答，假設(shè)回收后的原始數(shù)據(jù)如表6-28所示。衷「葛遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者對(duì)教奇技術(shù)資源的了解和使用間題題?從未密用很少鼬有時(shí)使用經(jīng)常庾用總是使用12345M電蹴A2錄音藤帶A3錄慷帶站網(wǎng)上資料A5校園廚或囪椅明電子搗件A7電子對(duì)論闕A3CA1課庫A?A]?視聽色議題目卻A2A3A4A5A7A8A9A10011551111L1102155W221L1D34333431411044344442432054433441411征43333423210744443324111531\13111帥445444211105~A35543533蛙5A34441512N5A54443521335522213\1145343 _332522J5455333252216444435!411175445554544IE54廠1341虧一11195目55553533205A45552521操作步驟：1.錄入數(shù)據(jù)定義變量“A1”、“A2”、“A3”、“A5”、“A6”、“A7”、“A8”、“A9”、“A10”,并按照表輸入數(shù)據(jù)，如圖6-33所示。

廿吊jig出I，t**1匚曲即w Ar.<i=p也丑h： Wv^wryrffciW日堂叫二l..]j「.里*<：dnffi空i1.i￡心|W UI￥] :-f-#7]*]&I115|■1「 !005.00 5DO ICO? LCD 1.D0 100 300 1DO L002i 2W￡DD GOO 2￡Bi ?J： 200； 100 20Q 1DO 1CO3 4003珀 300 30C 40? 3m[ tDCl 4W 1OD tDQ￡ 4W300 W *?| *W <CO 2W *W 2ffl 2005 40D掀iooatn=ijoo<001Im 4囪 ioo ioo fi 頌g JJJ ：.a 3a iLb 2DCJ JM LOJ !JU7 JJjJD3 』江 30C jC0 7(XI 1D3 100 9 %B■:：|? 2W CL 1：zc 1CO ?ffl aK !：ij '力9 400400 011] 4CG AjOG JCO 9圉 400 1由 tDQ：-10 g40Q 3m； 5, $您 4.01 3CH 弓OU 20) WOO_Ji 5(0誠 300：響 1QQ "CO匚?tn SflO 餉 200.12 5fi&iai rdU "1 4.F. ii.u ytJU AIN JiLi 200.13 30a<.3J 5JU ：I.I. 2H JCO 1? 3U0 is 10U：■JJ 4Xi .-O： 1：J： jCO g 6JJ .Jj :Xs4駒,OR G30 JCC 3CC JCO ；?] ill 1DD 1001g 4goCD3 401 4?：r j.ZL SCO !CO 421 1：|J :XI_1? 5W*111 mbc 5ffi too iffl 5W 4由 Em18 5(?j(?；ooicnlawico1bo弓tioioofoo19 SOD4I.I 4tti fitnr5l?J 5LLi rui 5：；J j：U 3kftH20 S.onig 400： BtD： 6CD 5cof~20a &jffi 2DD I00：—1Wjs干代U.S“口*1.方.京;/ 1 J 二iSP5^**WW?J&■您企2.因素分析(1)選擇“AnalyzeDataReductionFactor...”命令，彈出“FactorAnalyze5對(duì)話框，將變量“A1”到“A10”選入“Variables"框中，如圖6-34所示。囹林如FaiMZA.FifttMSASiiStfl(2)設(shè)置描述性統(tǒng)計(jì)量 單擊圖6-34對(duì)話框中的“Descriptives...，按鈕，彈出“FactorAnalyze:Descriptives”(因素分析：描述性統(tǒng)計(jì)量)對(duì)話框，如圖6-35所示。

FactorAnalysis:Descriptives-Statistics I-Univariatedescriptives5Initialsolution-CcrelatiinMataixCoefficients. Inverse.Significancelevels Reproducedr~ Dfiterminant Anti-imagey KMOandBartlett'stest.ofsphericityEF] -4■: fFF1麥lit14^+.出j;右；4■&、由；壬“Statistics"（統(tǒng)計(jì)量）對(duì)話框A“Univariatedescriptives”（單變量描述性統(tǒng)計(jì)量）：顯示每一題項(xiàng)的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差。B“Initialsolution"（未轉(zhuǎn)軸之統(tǒng)計(jì)量）：顯示因素分析未轉(zhuǎn)軸前之共同性、特征值、變異數(shù)百分比及累積百分比。“CorrelationMatric”（相關(guān)矩陣）選項(xiàng)框A“Coefficients"（系數(shù)）：顯示題項(xiàng)的相關(guān)矩陣B“Significancelevels"（顯著水準(zhǔn)）：求出前述相關(guān)矩陣地顯著水準(zhǔn)。C“Determinant"（行列式）：求出前述相關(guān)矩陣地行列式值。D“KMOandBartletfstestofsphericity"（KMO與Bartlett的球形檢定）：顯示KMO抽樣適當(dāng)性參數(shù)與Bartlett’s的球形檢定。E“Inverse"（倒數(shù)模式）：求出相關(guān)矩陣的反矩陣。F“Reproduced"（重制的）：顯示重制相關(guān)矩陣，上三角形矩陣代表殘差值；而主對(duì)角線及下三角形代表相關(guān)系數(shù)。G“Anti-image"（反映像）：求出反映像的共變量及相關(guān)矩陣。在本例中，選擇“Initialsolution”與“KMOandBartletfstestofsphericity"二項(xiàng)，單擊“Continue"按鈕確定。（3）設(shè)置對(duì)因素的抽取選項(xiàng)單擊圖6-34對(duì)話框中的“Extraction...，按鈕，彈出“FactorAnalyze:Extraction"（因素分析：抽?。?duì)話

S6-36Factoa-Analyze.Extrsctioti（因素分析：抽職）對(duì)話框“Method”（方法）選項(xiàng)框：下拉式選項(xiàng)內(nèi)有其中抽取因素的方法：A“Principalcomponents”法：主成份分析法抽取因素，此為SPSS默認(rèn)方法。B“Unweightedleastsquares”法：未加權(quán)最小平方法。C“Generalizedleastsquare”法：一般化最小平方法。D“Maximumlikelihood^法:最大概似法。E“Principal-axisfactoring^法:主軸法。F“Alphafactoring”法：a因素抽取法。G“Imagefactoring”法：映像因素抽取法。“Analyze”（分析）選項(xiàng)框A“Correlationmatrix”（相關(guān)矩陣）：以相關(guān)矩陣來抽取因素B“Covariancematrix”（共變異數(shù)矩陣）：以共變量矩陣來抽取因素。“Display”（顯示）選項(xiàng)框A“Unrotatedfactorsolution”（未旋轉(zhuǎn)因子解）：顯示未轉(zhuǎn)軸時(shí)因素負(fù)荷量、特征值及共同性。B“Screeplot”（陡坡圖）：顯示陡坡圖。“Extract”（抽?。┻x項(xiàng)框A“Eigenvaluesover”（特征值）：后面的空格默認(rèn)為1，表示因素抽取時(shí)，只抽取特征值大于1者，使用者可隨意輸入0至變量總數(shù)之間的值。B“Numberoffactors"（因子個(gè)數(shù)）：選取此項(xiàng)時(shí)，后面的空格內(nèi)輸入限定的因素個(gè)數(shù)。在本例中，設(shè)置因素抽取方法為“Principalcomponents”，選取“Correlationmatrix”、“Unr

ota■VanmaX廠ota■VanmaX廠EquamaxPromaxDelta：itedfactoro KaPPEsolution”、“Principalc4omponents'cancelHelp'選項(xiàng)，在抽取因素時(shí)限定在特征值大于1者即SPSS的默認(rèn)選項(xiàng)。單擊“Continued鈕確定。VRotatedsi-iutionLj^dinapiotfsl”按鈕，彈出“FactorAnalyze:（4）設(shè)置因素轉(zhuǎn)軸一單擊圖％-3*對(duì)話框中的“Rotation..”按鈕，彈出“FactorAnalyze:Rotation”（因素分析：旋轉(zhuǎn)）對(duì)話框，：如圖6-37所小。圖憤的FactorAnalyie:RotationC因素分■折：逾轉(zhuǎn)1）對(duì)話框“Method”（方法）選項(xiàng)方框內(nèi)六種因素轉(zhuǎn)軸方法：A“None”：不需要轉(zhuǎn)軸B“Varimax”：最大變異法，屬正交轉(zhuǎn)軸法之一。C“Quartimax”：四次方最大值法，屬正交轉(zhuǎn)軸法之一。D“Equamax”：相等最大值法，屬正交轉(zhuǎn)軸法之一。E“DirectOblimin”：直接斜交轉(zhuǎn)軸法，屬斜交轉(zhuǎn)軸法之一。F“Promax”：Promax轉(zhuǎn)軸法，屬斜交轉(zhuǎn)軸法之一?！癉isplay”（顯示）選項(xiàng)框：A“Rotatedsolution”（轉(zhuǎn)軸后的解）：顯示轉(zhuǎn)軸后的相關(guān)信息，正交轉(zhuǎn)軸顯示因素組型矩陣及因素轉(zhuǎn)換矩陣；斜交轉(zhuǎn)軸則顯示因素組型、因素結(jié)構(gòu)矩陣與因素相關(guān)矩陣。B“Loadingplots”（因子負(fù)荷量）：繪出因素的散步圖?！癕aximumIterationsforConvergence”：轉(zhuǎn)軸時(shí)之行的疊代最多次數(shù)，后面默認(rèn)得數(shù)字為25,表示算法之行轉(zhuǎn)軸時(shí)，執(zhí)行步驟的次數(shù)上限。在本例中，選擇“Varimax”、“Rotatedsolution”二項(xiàng)。研究者要選擇“Rotatedsolution”選項(xiàng)，才能顯示轉(zhuǎn)軸后的相關(guān)信息。單^“Continue^按鈕確定。（5）設(shè)置因素分?jǐn)?shù)單擊圖6-34對(duì)話框中的“Scores...，按鈕，彈出“FactorAnalyze:FactorScores”（因素分析：因素分?jǐn)?shù)）對(duì)話框，如圖6-38所示。

“Saveasvariable"（因素存儲(chǔ)變量）框勾選時(shí)可將新建立的因素分?jǐn)?shù)存儲(chǔ)全數(shù)據(jù)文件中，并產(chǎn)生新的變量名稱（默認(rèn)為fact_1、fact_2、fact_3、fact_4等）。在“Method"框中表示計(jì)算因素分?jǐn)?shù)的方法有三種：A“Regression"：使用回歸法。B“Bartlett"：使用Bartlette法C“Anderson-Robin"：使用Anderson-Robin法?！癉isplayfactorcoefficientmatrix"（顯示因素分?jǐn)?shù)系數(shù)矩陣）選項(xiàng)勾選時(shí)可顯示因數(shù)分?jǐn)?shù)系數(shù)矩陣。在本例中，取默認(rèn)值。單^“Continue"按鈕確定。（6）設(shè)置因素分析的選項(xiàng)單擊圖6-34對(duì)話框中的“Options...，按鈕，彈出“FactorAnalyze:Options"（因素分析：選項(xiàng)）對(duì)話框，如圖6-39所示。①“MissingValues"（遺漏值）選項(xiàng)框：遺漏值的處理方式。A“Excludecaseslistwise"（完全排除遺漏值）：觀察值在所有變量中沒有遺漏值者才加以分析。B“Excludecasespairwise"（成對(duì)方式排除）：在成對(duì)相關(guān)分析中出現(xiàn)遺漏值得觀察值舍棄。C“Replacewithmean"（用平均數(shù)置換）：以變量平均值取代遺漏值。②“CoefficientDisplayFormat"（系數(shù)顯示格式）選項(xiàng)框：因素負(fù)荷量出現(xiàn)的格式。A“Sortedbysize"（依據(jù)因素負(fù)荷量排序）：根據(jù)每一因素層面的因素負(fù)荷量的大小排序。B“Suppressabsolutevalueslessthan"（絕對(duì)值舍棄的下限）：因素負(fù)荷量小于后面數(shù)字者不被顯示，默認(rèn)的值為0.1。在本例中，選擇“Excludecaseslistwise"、“Sortedbysize"二項(xiàng)，并勾選“Suppressabsolutevalueslessthan"，其后空格內(nèi)的數(shù)字不用修改，默認(rèn)為0.1。如果研究者要呈現(xiàn)所有因素

負(fù)荷量，就不用選取“Suppressabsolutevalueslessthan”選項(xiàng)。在例題中為了讓研究者明白此項(xiàng)的意義，才勾選了此項(xiàng)，正式的研究中應(yīng)呈現(xiàn)題項(xiàng)完整的因素負(fù)荷量較為適宜。單擊“Continue^按鈕確定。設(shè)置完所有的選項(xiàng)后，單擊“OK，按鈕，輸出結(jié)果。3.結(jié)果分析 (1)KMO及Bartletf檢驗(yàn)如圖6-40所示，顯示KMO及Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果。KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequa匚y.?，:.695Bartlett'sTestofApproxChi-Square234.43SSphericitydf45Sig..000圖6-40KMO及Bartlett'檢驗(yàn)結(jié)果KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取樣適當(dāng)性量數(shù)，當(dāng)KMO值愈大時(shí)，表示變量間的共同因素愈多，愈適合進(jìn)行因素分析，根據(jù)專家Kaiser(1974)觀點(diǎn)，如果KMO的值小于0.5時(shí)，較不宜進(jìn)行因素分析，此處的KMO值為0.695，表示適合因素分析。此外，從Bartletfs球形檢驗(yàn)的值為234.438，自由度為45,達(dá)到顯著，代表母群體的相關(guān)矩陣間有共同因素存在，適合進(jìn)行因素分析。共同性如圖6-41所示，顯示因素間的共同性結(jié)果。LommunalitiesInitialExtractionAl1.000.92SA21.000.733A31.000.900A41.C00.S72A51.000.9C1A61.000.S67A71.C00.919AS1.000.907A91.000.965A101.000.939Extra匚吾口門Method:Prin匚ip*ComponentAnalysis.既1&EF1安間*i±t后1+史婦:里共同性中顯示抽取方法威主成份分析法，最右邊一欄為題項(xiàng)的共同性。

陡坡圖如圖6-42所示，顯示因素的陡坡圖。)Sc^e.PlotComponentNumberli6-42因素的陡坡密從陡坡圖中，可以看出從第三個(gè)因素以后，坡線甚為平坦，因而以保留3個(gè)因素較為適宜。整體解釋的變異數(shù)一一未轉(zhuǎn)軸前的數(shù)據(jù)如圖6-43所示，顯示的是未轉(zhuǎn)軸前整體解釋的變異數(shù)。Compontr1而&總Eigdmj4fiutsxirai:lsoriSumsofSqu^r>&dLoadingi^cl-iAionSurrisofSquaredLoadingsTolJ府cf'ui^nulalive兼佝al府ofV占riwSf電:umuhliN*條ToUlhofVirMnct:Lirhulali"%L-MSI&3.579t3.S794.S89妃劇21.54715.46?7也g1.54715-46?79X)4&3J373137?752573454?&9I。L032標(biāo)591g410(E&E-02瀕E①HJJ2Q耳砒32"3373222E-0Z的,366卯小25wajjooIfl渤1.411KlSfflExtraclionMethod:Pnnop^lComp&nenl丸ml/亦.國&編未轉(zhuǎn)用前整制m的奏異數(shù)從圖中可以看出，左邊10個(gè)成份因素的特征值總和等于10。解釋變異量為特征值除以題項(xiàng)數(shù)，如第一個(gè)特征值得解釋變異量為6.358H063.579%。將左邊10個(gè)成份的特征值大于1的列于右邊。特征值大于1的共有三個(gè)，這也是因素分析時(shí)所抽出的共同因素?cái)?shù)。由于特征值是由大到小排列，所以第一個(gè)共同因素的解釋變異量通常是最大者，其次是第二個(gè)1.547，再是第三個(gè)1.032。轉(zhuǎn)軸后的特征值為4.389、3.137、1.411，解釋變異量為43.885%、31.372%、14.108%，累積的解釋變異量為43.885%、75.257%、89.366%。轉(zhuǎn)軸后的特征值不同于轉(zhuǎn)軸前的特征值。未轉(zhuǎn)軸的因素矩陣 如圖6-44所示，顯示的是未轉(zhuǎn)軸的因素矩陣。

ComponentMatrix3Component123A5.939.102A4.922.145A1.901-：243.239AS.0S7-.194,■2S7A5.S74-.206.245A7.S23.474-.129A9.S13.401-.377A10.753.495-,358A2-.574邸.206A3-.164.633.6S7Extra匚t泊門Method:Prin匚ipalCcmponentAnalysiSva，3匚口mponentsextracted.從圖中可以看出，有3個(gè)因素被抽取，并且因素負(fù)荷量小魚0.1的未被顯示。(6)轉(zhuǎn)軸后的因素矩陣 如圖6-45所示，顯示了轉(zhuǎn)軸后的因素矩陣。RotatedComponentMatrix3Component123Al.26&-.141AS.266A6：：：：：：■：硼毛.371-.107■/A5.44S-.147A4裁OPS!............；翊....A10.237?'??點(diǎn)8A3.30S,ci24-.129A7.417A3A2-.557空3ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.RotationMethod?Varimai.^ith-kaiserNormalization.a.Rotationconvergedin5iteration?;從圖中可以看出A1、A8、A6、A5、A4為因素