在用SPSS进行CFA分析时，因子旋转后的载荷矩阵结果应该要达到什么标准？

在进行因子分析的因子旋转后，载荷矩阵的结果应该满足以下标准：

1. 每个因子上的载荷值应该要大于等于0.4，以确保因子具有足够的解释力。

2. 每个变量只应该在一个因子上具有高载荷值，以确保因子之间的独立性。

3. 因子之间的相关性应该要控制在合理的范围内，通常建议相关系数不要超过0.3。

4. 载荷矩阵中的因子应该要与理论上的假设相符合，例如某个变量理论上应该属于某个因子，那么在载荷矩阵中也应该体现出来。

需要注意的是，以上标准仅供参考，具体的标准还需要根据具体的研究领域和研究问题来确定。

相关问题

在用SPSS进行CFA分析时，我的因子载荷矩阵不是按相关大小排序的

在SPSS进行CFA分析时，因子载荷矩阵默认是按照因子名称的字母顺序排序的，而不是按照因子间的相关大小排序。如果你想要按照因子间的相关大小排序，可以在进行CFA分析时，勾选输出选项中的“排序因子载荷”（Sort factor loadings），然后选择相关系数排序（By correlation coefficients）即可。这样，生成的因子载荷矩阵将按照因子间相关系数的大小进行排序。

在用SPSS进行CFA分析时，因子载荷矩阵小于-0.3的话，该变量也属于这个因子嘛？

在进行CFA分析时，通常会使用因子载荷矩阵来确定每个变量是否属于一个因子。如果因子载荷矩阵中一个变量的载荷小于-0.3，这意味着该变量与该因子的相关性较弱，但并不意味着该变量不属于该因子。在实际应用中，通常会在因子载荷矩阵中设定一个阈值，比如0.3或0.4，来确定一个变量是否属于某个因子。如果一个变量的载荷大于该阈值，就可以认为该变量属于该因子。如果一个变量的载荷小于该阈值，就需要进一步考虑该变量是否可以与其他因子相关联。因此，仅凭因子载荷大小不能完全确定一个变量是否属于某个因子。