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

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。

在用SPSS进行EFA时，“总方差解释”中有提取载荷平方和、每个成分的总计、方差百分比、和累积，请问“总方差解释”就是特征根和解释方差吗？

是的，总方差解释中的方差百分比和累积就是指特征根和解释方差。特征根是因子分析中的一种统计量，它可以衡量数据中的因子数量和每个因子的重要程度。方差百分比和累积则是指每个因子能够解释的总方差百分比和所有因子能够解释的总方差百分比，它们反映了因子分析的解释能力和数据结构的复杂程度。在SPSS中进行因子分析时，总方差解释的结果可以帮助我们选择合适的因子数量和解释方差的程度，以便更好地理解数据的结构和特征。