spss因子分析结果解释 spss因变量和因子怎么判断
一、如何spss因子分析
打开spss并且打开要分析的数据，选中要分析的数据。
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点击“分析”选择“降维”，接着选择“因子分析”。
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选中几组数据，点击插入。
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点击描述。
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选中“原始分析结果”和“KMO”,点击“继续”。
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点击“抽取”。
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方法选择主成分，输出里面的内容全选中，点击继续。
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点击旋转。
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选中最大方差法，点击继续。
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点击得分，选中保存为变量，点击继续。
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点击选项，选中按大小排序和取消小系数，绝对值设为0.60，然后点击继续。
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点击确定。
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看看分析结果，再根据具体情况添加自己的分析就OK了。
二、已经用spss做出了因子分析，具体的结果应该怎么写
KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。
第二格表格为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个表格是指提取的俩个主成分能解释差异的比列，第四个表格是主成分表达式，第五表格是因子得分公式。
三、spss因子分析结果意义
spss因子分析的结果可以从以下几个方面解释：
1．KMO和Bartlett的检验结果解释；
首先是看KMO的值，确定变量之间是否是存在相关性的，然后是分析Bartlett球形检验的结果。
2．公因子方差解释；
公因子方差表的意思就是，每一个变量都可以用公因子表示，而公因子表达的大小就是公因子方差表中的“提取”。
“提取”的值越大说明变量可以被公因子表达的越好，一般大于0.5即可以说是可以被表达，但是更好的是要求大于0.7才足以说明变量能被公因子表的很合理。