本文目录一览：
- 1、有没有人知道spss怎么做探索性因素分析,最好能告诉我步骤,我已经设计了...
- 2、spss数据结果如何看和解释
- 3、用spss做完探索性因素分析后,发现结果与理论构想完全不一致,怎么解决...
- 4、spss怎么分析多个因素对某一结果的影响程度
- 5、SPSS做因素分析,结果不理想,怎么办?
- 6、如何在spss中对数据进行探索性因素分析和验证性因素分析,还有信度效度...
有没有人知道spss怎么做探索性因素分析,最好能告诉我步骤,我已经设计了...
探索性因素分析的SPSS操作步骤：（1）点击Analyze→Data Reduction→Factor打开Factor Analysis主对话框，将需要分析的数据发送到右边的Variables中。（2）点击Descriptives按钮，打开Descriptives对话框，在此对话框中选择所有的选项，点击Continue按钮，返回主对话框。
点analyze，点data reduction，然后你就可以具体操作了。
首先在自己的电脑上打开spss，之后再这个软件上依次点击“分析—一般线性模型——单变量”。点击完单变量随后，这时候就出出现“单变量”窗口。将“卵泡刺激素FSH”放入“因变量”列表。之后将“药剂”“阶段”放入“固定因子”列表，将“受试者编号”放入“随机因子”列表。
spss数据结果如何看和解释
首先，输入你的数据。通常情况下，你需要两组独立的数据，它们分别代表两个不同的样本。 在菜单栏中选择分析（Analyze） - 比较均值（Compare Means） - 独立样本t检验（Independent-Samples T Test）。
在解读SPSS回归分析结果时，我们首先需要关注模型的拟合优度，如R方值。R方表示模型解释因变量变异的百分比，其值越接近1，说明模型拟合效果越好。例如，若R方为0.8，则意味着自变量能够解释因变量80%的变异。同时，我们还应查看调整R方，以考虑模型中自变量数量对拟合优度的影响。
首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05，如果小于0.05，说明整体回归模型显著，再看下面的回归系数表，如果这里的sig大于0.05，就说明回归模型不显著，下面的就不用再看了。其次，在回归模型显著的基础上，看调整的R方，是模型拟合度的好坏，越接近1，说明拟合效果越好。
你好！描述统计分析的指标通常如下： 描述数据的集中趋势：众数，中位数 面熟数据的离散趋势：最大最小值，极差。四分位差，方差与标准差. 数据分布的偏度与峰度.。
你这个是事后比较的一种方法得出的结论吧这个结果的解释就是d处理组的得分显著低于c和b处理组，c和b处理组得分又显著低于a和h处理组，而a和h处理组又显著低于f、i、k、e组，f、i、k、e组得分又显著低于g和j组得分。各处理间差异都显著。
用spss做完探索性因素分析后,发现结果与理论构想完全不一致,怎么解决...
第一，说明你的问卷题目没有很好的反映这些因子或维度；第二，你的被试可能不是很认真的填写问卷；第三，一个合理的因子结构需要多次反复探索；第四，可能存在多模型竞争情况。
你设计的题目不好！所以必须重新设计。除非你改数据，老板会看出来的。你编问卷还必须根据理论来编，要修改几次，信度效度才高。其实探索性因子分析完了，得进行验证型因素分析，用AMOS做。
要是你真的想变成显著，哪在你设计问卷之前应该有一定的依据，有一定的理论模型，然后根据你自己的理论模型进行探索性因素分析，如果探索性因素分析，结果协方差矩阵哪里稳定很明显的话，你就可以进一步进行验证性因素分析。如果不显著，你可以用结构方程模型，路径分析进行校正，添加路径，删减路径。
spss怎么分析多个因素对某一结果的影响程度
1、分析多个因素对某一结果的影响程度主要分为三步：第一步是整理数据，首先定义变量，这个是比较重要的一步，但难度不大。第二步：分析 由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。
2、怎么分析多个因素对某一结果的影响作用？可以试试线性回归。可使用SPSSAU快速完成。操作如下：从上表可以看出，模型公式为：创新绩效=-0.000 + 0.235*工作回报-0.015*工作自由 + 0.421*团队合作，模型R方值为0.341，意味着工作回报，工作自由，团队合作可以解释创新绩效的31%变化原因。
3、用spss分析几个因素对某一因素的影响的方法：整理数据，再定义变量，分析，因为你要分析农民收入和其他因素之间的关系，所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。
4、要具体看数据类型，如果Y（因变量）为定类数据，可用Logistic回归分析；如果Y为定量数据，可用多元回归分析，如果自变量中有定类数据可设置成哑变量，再放入分析。可结合SPSSAU的分析方法选择文档，选择适合的分析方法。
SPSS做因素分析,结果不理想,怎么办?
1、首先，从你的提问分析，你可能是要做一个问卷。不知道猜的对否。我觉得做因素分析提取几个因子不是目的，目的是检验你的假设是否正确。如果一开始题项就不是太理想，肯定不会提取到合理的因子。建议你还是从源头上做起，把题项设计得更科学一些。
2、spss只是一个分析工具，如果分析结果不理想 只能说明你的数据反映的情况就是如此。
3、应该是因子分析吧，你是希望一些变量通过因子分析归为一个因子，但因子分析的结果不是你想的那样，你想表达的是这个意思吗？这个可以通过将你希望的几个因素的相关性增强，就可以归为一类了。
4、方法如下：通过一些常规的模型调优手段可以避免由数据异常值和无用特征，增加控制变量等对模型的影响优化结果，不过这种方法在数据情况本来就很差的时候基本不管用，样本量太少，或者填写问卷的人不太认真等原因数据本身就存在很大的问题。
5、这需要看你问卷的具体问题，如果你问卷中包含若干量表，则需要对每一个量表进行效度分析（KMO和巴特利检验及因子分析），如果你整张问卷就是一张普通的调查问卷的话，对问卷进行整体的效度分析就可以了。
6、只能提取5个，第六个就不是主成分了，因为已经小于1了。
如何在spss中对数据进行探索性因素分析和验证性因素分析,还有信度效度...
1、因素分析：分析——降维——因素分析——在对话框的右边有四个选项，挨个试试吧，忘记在哪里了。其中因素分析就是对效度进行检验。
2、打开SPSS软件，导入数据文件。点击“分析”菜单，选择“描述统计”-“频数”。选择需要进行信度与效度分析的变量，将其拖入右侧的“变量”框中。点击“统计量”按钮，在弹出的对话框中选择需要计算的统计量，如平均数、标准差、方差等。
3、导入数据文档：点击工具栏中的“打开数据文档”按钮，导入需要进行数据检验的问卷。随后，点击菜单栏中的“分析”选项卡。降维——因子：在“分析”选项卡的下拉列表中，依次点击“降维——因子”命令。进入因子分析的设置界面，将文档中所有的“数学变量”导入到右侧的变量选项框中。
4、信度系数：背景：当前有一份数据，共涉及A1~A4，B1~B4，C1~C3，D1~D3共14个量表题，此14个题目共分为4个维度，分别称作A，B，C和D维度。现希望对此份数据信度度情况进行分析，以验证数据质量可靠。由于是分4个维度所以需要分析4次。
5、在spss中导入问卷的相关数据，选择分析窗口，点击降维里面的因子分析选项。下一步，将所有的变量都选为因子分析变量，没问题的话就选择确定。这个时候，在勾选原始分析结果还有KMO和Bartlett的球形度检验这两项以后，就可以选择继续了。
6、打开SPSS软件，在主菜单栏选择“分析”选项，然后点击“降维”子菜单中的“因子分析”。 弹出的“因子分析”对话框中，将需要分析的相关变量拖动到变量框中，并打开“选项”以查看和设置所需的具体选项。
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