成分得分协方差矩阵是因子旋转后的载荷矩阵吗？

是的，成分得分协方差矩阵是因子旋转后的载荷矩阵。在因子分析中，载荷矩阵反映了原始变量与因子之间的关系，而因子旋转可以通过调整因子之间的相关性，使得载荷矩阵更易于解释。在进行因子旋转后，载荷矩阵会发生变化，成分得分协方差矩阵就是基于旋转后的载荷矩阵计算得到的。成分得分协方差矩阵提供了因子得分在不同成分之间的相关性信息，可以用于进一步分析数据。

相关问题

在用SPSS进行CFA分析时，“成分矩阵、成分得分系数矩阵、成分得分协方差矩阵”这三个分别是因子的载荷矩阵、因子间的相关性、和因子奋奋适当性嘛？

在进行CFA分析时，SPSS输出的“成分矩阵、成分得分系数矩阵、成分得分协方差矩阵”分别是：

1. 成分矩阵（Component Matrix）：是因子载荷矩阵，描述了每个变量与每个因子之间的关系，即每个变量在每个因子中的权重。

2. 成分得分系数矩阵（Unrotated Factor Pattern Matrix）：描述了每个变量与因子之间的关系，类似于因子载荷矩阵，但没有进行旋转，因此得到的因子载荷矩阵是未旋转的。

3. 成分得分协方差矩阵（Unrotated Factor Covariance Matrix）：描述了各个因子之间的关系，即因子间的协方差。这个矩阵通常用于检验因子模型的契合度，例如检验是否存在因子间的多重共线性等问题。

因此，成分矩阵和成分得分系数矩阵都是描述了因子模型中变量和因子之间的关系，而成分得分协方差矩阵则是描述了因子模型中因子之间的关系。它们都是因子分析中的重要输出结果，但并不是因子间相关性和因子适当性检验的结果。

我想用SPSS做EFA分析，但是我做了以下步骤，却只出现KMO和巴特利特检验、碎石图、成分矩阵、公因子方差、总方差解释、组件图、成分得分系数矩阵、成分得分协方差矩阵，我哪里没做对，为什么没出现“因子旋转后的载荷矩阵”、“特征根和解释方差”、“因子间的相关性”和“因子得分适当性“呢？1、分析-降维-因子 1.1选择需要进行因子分析的变量 1.2“描述“选项卡勾选KMO和巴特利特球形度检验 1.3“提取”选项卡选择主成分分析，勾选相关性矩阵，显示未旋转因子解和碎石图，提取特征值大于4 1.4“旋转”选项卡选择最大方差法，显示旋转后的解、载荷图 1.5“得分”选项卡“勾选显示因子得分系数矩阵 。

根据您提供的步骤，您已经完成了因子分析的基本流程，但是您没有看到“因子旋转后的载荷矩阵”、“特征根和解释方差”、“因子间的相关性”和“因子得分适当性”的输出结果，可能是因为您在提取因子时只选择了特征值大于4的因子，这可能导致您丢失了某些信息。

建议您尝试更改因子提取的条件，提取更多的因子，以便更全面地了解数据的结构。此外，请确保您选择了恰当的因子旋转方法，并检查您的数据集是否满足进行因子分析的前提条件。

最后，请注意，不同版本的SPSS可能存在差异，您可以查看SPSS软件的帮助文档，以确保您的操作正确无误。