SPSS进行EFA分析时，公因子方差是因子间相关性矩阵嘛？

公因子方差和因子间相关性矩阵是EFA（探索性因子分析）中的两个不同概念。

公因子方差是指共同影响两个或多个变量的因素所解释的方差，它是每个共同因子的标准差的平方，也可以理解为每个因子的“贡献率”。在EFA中，公因子方差通常用来衡量因子的解释力，以及每个因子对原始变量的解释程度。

因子间相关性矩阵是指各个因子之间的相关性系数矩阵，它反映了因子之间的线性相关程度。在EFA中，因子间相关性矩阵通常用来检验因子数量和结构的合理性，以及判断是否存在共同因子或因子旋转的必要性。

因此，公因子方差和因子间相关性矩阵是EFA中两个不同的概念，各自具有不同的作用和意义。在SPSS进行EFA分析时，可以同时输出公因子方差和因子间相关性矩阵，以便更全面地评估因子分析的结果。

相关问题

SPSS中做EFA分析的话，因子载荷矩阵怎么做？

在SPSS中进行EFA（探索性因子分析）分析后，可以得到因子载荷矩阵，该矩阵可以用于确定每个变量与因子之间的关系。下面是在SPSS中生成因子载荷矩阵的步骤：

1. 打开SPSS软件并导入数据集。

2. 选择“分析”菜单，点击“数据降维”，再选择“因子”。

3. 在“因子分析”对话框中，选择需要分析的变量，将其加入到“变量”列表框中。

4. 在“提取”选项卡中，选择“主成分”或“常规因子”作为提取方法，并设置提取因子的数量。

5. 在“旋转”选项卡中，选择需要的旋转方法，并设置旋转参数。

6. 点击“确定”按钮，SPSS会生成因子分析的结果。其中，因子载荷矩阵可以在“因子分析结果”中找到。

7. 点击“因子载荷矩阵”标签页，可以查看每个变量与每个因子之间的相关系数。一般来说，载荷值大于0.4或0.5的变量可以被认为是与该因子相关的，而载荷值小于0.3的变量则可能与该因子无关。

需要注意的是，在解释因子载荷矩阵时，应该结合领域知识和实际情况进行判断，避免过度解释或错误解释结果。

spss公因子方差表怎么看

SPSS公因子方差表是用于因子分析的一个重要结果展示方式。它主要显示了因素的方差贡献率、方差比例、累计解释方差等指标。

在公因子方差表中，第一列是因素的序号或名称。第二列是特征根，表示每个因素的方差贡献率。较大的特征根表示该因素解释的方差比较高。在因子分析中，仅选取特征根大于1的因素进行解释。

第三列是初始特征矩阵的方差比例，用于衡量该因素解释原始变量的方差比例。当某个因素的方差比例较高时，说明该因素对原始变量的解释能力较强。

第四列是累计解释方差，表示前n个因素的方差之和，可理解为n个因素对总方差的累计解释能力。一般来说，累计解释方差越高，说明所选取的因素对原始变量的解释能力越强。

除了以上指标外，公因子方差表中还可能包括其他信息，如提取因子数量的选择标准（Kaiser准则、平均方差法），因子的名称等。

通过查看SPSS公因子方差表，可以了解到每个因素对原始变量的解释能力以及各个因素的累计解释能力。根据方差贡献率和累计解释方差，我们可以判断因素的重要性并选择解释能力较强的因素。同时，公因子方差表还可以帮助我们进行因子数目的确定，保留解释能力较高的因素。

总之，SPSS公因子方差表提供了方便的数据分析结果展示，通过仔细观察其中的指标，我们可以得到有关因子解释能力的重要信息。