京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
spss因子分析得分_spss怎么计算因子得分
解答:因子得分是可以直接得出来的,因子分析后会得到因子得分系数矩阵,因子得分系数乘以原始变量的取值就可以算出因子得分,你在操作的时候,分析——降维——因子分析——得分——选中保存变量,那么进行因子分析后就会在你的原始数据表里自动生成各因子的得分。利用这个因子得分就可以做进一步分析。
首先谢谢你赐教,然后我想问你所说的“乘以原始变量的取值”是不是做因子分析后数据编辑器里自动生成的那几列数据呀?例如下面我列出的这些。。。
FAC1-1 ,FAC2-1 ,FAC3-1….
-0.27944 1.4158 2.30829
0.95976 -0.60208 0.02159
1.97056 0.26049 -0.16356
2.06732 0.14189 -0.43296
2.00396 0.21942 -0.51329
0.868 -0.95582 -0.16877
0.08542 -0.48674 -0.30512
-0.21972 -0.90948 -0.35033
-0.44874 -1.27364 2.47382
-0.43223 -0.44576 -1.13296
-0.5367 -1.07011 -0.41381
怎么操作spss可以自动算出因子得分?我是spss18.0
分析——降维——因子分析——得分——显示因子得分系数矩阵
想通过SPSS直接求出各个主因子的得分,在spss里按钮步骤应该怎么选
请帮忙者把步骤说得详细一些,因子分析选项里我找不到计算公因子得分的选项,从图书馆找了几本资料书,上面都没有关于spss里计算各个公因子的得分步骤。我曾试着把数据弄到execl里计算,但是那样太麻烦了
主因子?你是主成分分析呢还是因子分析呢?
1.如果是主成分分析,综合得分是自己算的,即factor做完之后(得选在factor anaylsis界面选中scores中的display factor score……才会出来这个矩阵)因子载荷矩阵下面那个带score的的表格就是计算主成分得分的系数矩阵,然后将原始数据标准(用描述性统计分析就能直接得到)化后的结果带入方程式(方程系数就是系数矩阵,这个过程得自己算),得到各个主因子的综合的得分,若要计算综合得分,则需要在写一个方程式,Y=Y1*a+y2*b……,y1,y2……为各个主成分得分,a,b……为各个主成分的发差贡献率,在特征值那表里头了。最后得到Y即为综合得分。数据分析培训
2.要是因子分析算因子得分就简单了,直接在scores中选中save as variable,那么在表格中直接就会多出来一列得分变量了,即为因子得分。
在说说他俩区别吧,主成分就一个用途,那就是排序,比如算哪个城市发展的好可以用,主成分没有含义。因子分析可以分析出来各个因子代表什么,比如算影响各个城市发展的主要因素是什么。共同点就是在SPSS中操作的过程是一样。我是学统计的,这么解释不知道你明白不。在因子分析中点击save,选中因子得分,就可以了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21