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。

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。