什麼數據適合因子分析

① 數據不適合做spss因子分析 ，怎樣改數據讓它適合因子分析

通常是需要兩個條件同時滿足。不過雖然說不適合因子分析，但是還是可以利用當前的因子分析結果（主要是因

② 論文用因子分析需要列出哪些數據，三線表需要有哪些

這個表格比較多，包括KMO檢驗，方差解釋率表格，旋轉後因子載荷系數值這三個表格一般是需要的，有時候還需要碎石圖。網頁版本SPSS就是SPSSAU這個裡面全部都會有，關鍵是裡面都有智能化文字分析可以直接使用，表格也都是全部整理好的直接下載到EXCEL就能使用。

③ 因子分析最少要求多少個數據

好像至少要變數題目的6-8倍，比如你有10個題目需要做因子分析，那麼至少要60-80份問卷才會相對穩定一些 得到的結果

④ 如何判斷數據是否合適因子分析

一般根據KMO值和巴特萊特球形檢驗判斷，前者一般要大於0.6，後者則要達到顯著性水平。

⑤ kmo值大於多少適合做因子分析

kmo值大於0.7適合做因子分析
因子分析
1輸入數據。
2點Analyze 下拉菜單，選Data Rection 下的Factor 。
3打開Factor Analysis後,將數據變數逐個選中進入Variables 對話框中。
4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistics欄中選擇Univariate Descriptives項要求輸出個變數的均值與標准差，在Correlation Matrix 欄內選擇Coefficients項，要求計算相關系數矩陣，單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
5單擊主對話框中的Extraction 按鈕，打開如下圖所示的Factor Analysis: Extraction 子對話框。在Method列表中選擇默認因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 欄中選擇默認的Correlation Matrix 項要求從相關系數矩陣出發求解主成分，在Exact 欄中選擇Number of Factors;6， 要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
6單擊主對話框中的OK 按鈕，輸出結果。
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⑥ spss判斷數據是否適合做因子分析

判斷數據是否適合因子分析首先考察收集到的原有變數適不適合進行因子分析，利用KMO檢驗和Bartlett的檢驗結果進行判斷。

KMO和Bartlett的檢

通常KMO值的判斷標准為0.6。大於0.6說明適合進行分析，反之，說明不適合進行分析。同時Bartlett檢驗對應P值小於0.05也說明適合分析。

⑦ 因子分析法需要哪些數據，用什麼軟體做

因子分析是用因子概括變數信息，所以首先自變數是什麼?三年數據當然是一起錄入，通過三年的變化來反映因變數的變化。

⑧ 用spss做因子分析後得出四個因子，然後是用什麼數據做相關啊

因子分析將多個指標合並成一個變數，通常有兩種做法：

一、計算平均值

針對問卷量表數據，同時幾個題表示一個維度。比如想要將「我在工作中能獲得成就感」、「我可以在工作中發揮個人的才能」這兩題合並成一個維度（影響因素），可以通過SPSSAU的【生成變數】功能計算均值，生成新的變數用於後續分析。

在主成分分析時，勾選成分得分即可。

⑨ 我想問下，某些數據進行SPSS分析結果得到以下的這圖，可以證明那些數據適合做因子分析嗎

en 這個KMO和巴球檢驗是用來檢驗是否可以進行因子分析，單從這個檢驗結果來看，是說明可以進行因子分析的

⑩ 什麼樣的數據適合做因子分析和聚類分析

存在相關性的數據