【用SPSS已经做出了因子分析,那么具体的分析结果应该怎么看呢?】在使用SPSS进行因子分析后，如何正确解读其输出结果是关键。因子分析是一种用于数据降维和结构探索的统计方法，它能够将多个相关变量归纳为少数几个潜在的“因子”。以下是对SPSS因子分析结果的详细解读方法，并结合表格形式进行总结。
一、SPSS因子分析主要输出内容
1. KMO和Bartlett球形度检验
2. 总方差解释表
3. 因子载荷矩阵
4. 旋转后的因子载荷矩阵
5. 因子得分系数表
二、各部分结果解读说明
| 输出项 | 说明 | 关键指标 | 解读建议 |
| KMO和Bartlett球形度检验 | 检验变量间是否适合做因子分析 | KMO值 > 0.6（理想>0.8），Bartlett显著性 < 0.05 | 若KMO低或Bartlett不显著，则不适合做因子分析 |
| 总方差解释表 | 显示每个因子的特征值及累计方差贡献率 | 特征值 > 1 的因子通常被保留 | 选择特征值大于1的因子，累计方差贡献率一般应≥60% |
| 因子载荷矩阵 | 显示原始变量与因子之间的相关程度 | 载荷绝对值 > 0.5 表示强相关 | 可根据载荷判断变量归属哪个因子 |
| 旋转后的因子载荷矩阵 | 通过旋转使因子结构更清晰 | 载荷分布更集中，便于解释 | 旋转后更易理解因子含义 |
| 因子得分系数表 | 提供计算因子得分的权重 | 系数用于加权计算每个样本的因子得分 | 可用于后续分析如回归或聚类 |
三、实际分析步骤总结
1. 检查KMO和Bartlett检验结果：确认数据是否适合做因子分析。
2. 查看总方差解释表：确定保留多少个因子，通常取特征值>1的因子。
3. 分析因子载荷矩阵：识别哪些变量属于哪个因子。
4. 进行因子旋转：使因子结构更清晰，提高可解释性。
5. 计算因子得分：可用于后续分析或模型构建。
四、注意事项
- 变量筛选：若某些变量在所有因子上的载荷都较低，可能需要剔除。
- 因子命名：根据高载荷变量的含义对因子进行合理命名。
- 理论支持：因子分析结果应结合专业知识进行解释，避免过度依赖统计结果。
通过以上步骤和表格总结，可以系统地理解SPSS因子分析的结果，并为后续的数据分析提供有效支持。
