SPSS 因子分析教程概览

SPSS 因子分析教程概览

本系列教程将深入探讨如何使用 IBM SPSS Statistics (通常简称 SPSS) 进行因子分析 (Factor Analysis)。因子分析是一种降维技术，旨在识别大量变量中的潜在结构。它可以将多个相关变量归纳为更少的不相关变量，这些变量被称为因子 (Factors) 或潜在变量 (Latent Variables)。

因子分析在市场研究、心理学、社会科学等领域有广泛的应用，例如：

• 数据简化 (Data Reduction): 将大量变量简化为少数几个具有代表性的因子，方便后续分析。
• 变量筛选 (Variable Screening): 识别对某个特定因子贡献最大的变量。
• 构建量表 (Scale Construction): 评估问卷的信度和效度。

本系列教程将涵盖以下内容：

• 因子分析的基本概念 (Basic Concepts of Factor Analysis): 解释因子、因子载荷 (Factor Loadings)、特征值 (Eigenvalues) 等核心概念。
• SPSS 中的因子分析操作步骤 (Steps of Factor Analysis in SPSS): 详细介绍如何在 SPSS 中进行因子分析，包括数据准备、参数设置、结果解读等步骤。
• 旋转方法 (Rotation Methods): 探讨不同的因子旋转方法，如正交旋转 (Orthogonal Rotation) 和斜交旋转 (Oblique Rotation)，并解释它们的应用场景。
• 因子得分 (Factor Scores): 如何计算和使用因子得分进行后续分析。
• 常见问题和注意事项 (Common Problems and Considerations): 解决因子分析中可能遇到的问题，并提供注意事项。

通过学习本系列教程，你将能够掌握使用 SPSS 进行因子分析的技能，并将其应用于实际研究中。