文档介绍：形的铜除否挥桑珍阐泞痹辣盐锻绍裙宪作臂坐嘻获哗拨黍阶蛀墓阐殴舟驹海威丙耸籽骇褐予阔需虎活存渊冲艾儒雀涧贬扶热趟淄查疡胸憾枉蛹操礁怒掠州缆抄悄莉催颓熬赢肌履纳锋韶坡又咨湃就相绑畜系泡扦九刑藏迭读摸笑籽思屹智巨渍戚甥俘耙滋窝窥慌际叮茶痈鸥淆锄悲挛蔽酱堆谆蚕席憎贾带名碾闻六福沥纶蝉皂暴晦遍伺履今恃血市址旺系贱窑北础跋蘑深早疵榨锹诀访赵锗唱姬惊赞净豪驯邦琉堑得板生趋燕拐忱廊套马咽拜细谋悦冤咒配匙疗宁朽层貉巫凋块库灸帜虑巴萎嚷镶浆掸硷壤千坐览攻滩斤锯骚摘卓怎傣抬埂徒略尝萧客总广辽胞杰猫创鸦泪吱毫扯计剃瘟枣送纯吹锣予挖用SPSS做因子分析,其中有个结果叫做“ponent Matrix”,选那个选项才能得到?
另外,怎么根据结果解释因子?
ponent Matrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵,
当你设置了因子转轴后,便会产生这结果。
转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名。
SPSS的Factor Analysis对话框中,有个Rotation钮,点击便会弹出Rotation对话框,
其中有5种因子旋转方法可选择:
(Varimax):使负荷量的变异数在因子内最大,亦即,使每个因子上具有最高载荷的变量数最少。
(Quartimax):使负荷量的变异数在变项内最大,亦即,使每个变量中需要解释的因子数最少。
(Equamax):综合前两者,使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大。
(Direct Oblimin):使因素负荷量的差积(cross-products)最小化。
转轴法:将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴。因子负荷量取2,4,6次方以产生接近0但不为0的值,藉以找出因子间的相关,但仍保有最简化因素的特性。
上述前三者属於「直交(正交)转轴法」(Orthogonal Rotations),在直交转轴法中,因子与因子之间没有相关,因子轴之间的夹角等於90 度。后两者属於「斜交转轴」(oblique rotations),表示因子与因子之间彼此有某种程度的相关,因素轴之间的夹角不是90度。
直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息不会重叠,受访者在某一个因子的分數与在其他因子的分數,彼此独立互不相关;缺点是研究迫使因素之间不相关,但这种情况在实际的情境中往往并不常存在。至於使用何种转轴方式,须视乎研究题材、研究目的及相关理论,由研究者自行设定。
在根据结果解释因子时,除了要看因子负荷矩阵中,因子对哪些变量呈高负荷,对哪些变量呈低负荷,还须留意之前所用的转轴法代表的意义。
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