SPSS因子分析共同度详解：提取变量信息与效果评估

因子分析共同度是统计学中用于探索多元变量间关系的一种方法，特别是在主成分分析基础上进行降维处理时，它评估了原始变量被新提取的因子所解释的方差比例。在LabVIEW宝典的章节9.1中，作者探讨了SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件在因子分析中的应用。该章节首先介绍了SPSS的数据文件建立过程，包括创建空数据文件、直接导入已有的数据文件、使用数据库查询以及通过文本向导导入数据。 在因子分析中，初始状态下，如果对所有八个原始变量采用主成分分析提取所有的特征根，每个变量的共同度或称解释度将达到1，因为这是标准化后的方差全被解释的结果。然而，因子分析的目标通常不是解释所有变量，而是找出少数关键因子来代表大部分数据变异。因此，会设定一个阈值，例如特征根大于1，只提取那些能解释足够方差的因子。在这个例子中，结果显示超过83%的变量信息可以通过因子得到解释，这意味着数据丢失相对较少，从而说明了因子提取的总体效果良好。 共同度是衡量变量与因子之间关联强度的一个指标，高共同度意味着该变量与因子有较强的关联性。通过比较不同提取条件下共同度的变化，研究者可以决定最合适的因子数量，以便在保持信息完整性的同时，降低模型复杂性。此外，这个概念在其他领域如专家建模器、R方（决定系数）、白噪声分析（衡量随机信号中的有序成分）以及时间序列分析（处理随时间变化的数据集）中也有应用，它们都是数据挖掘和统计建模中的重要工具。 总结来说，本节内容深入讲解了如何在SPSS中运用因子分析来处理多变量数据，包括共同度的计算和理解，以及实际的数据导入和预处理步骤。这对于理解如何在实际项目中有效使用SPSS进行因子分析至关重要，尤其是在金融领域的股票指数分析中，通过合理的因子提取，可以揭示市场趋势和相关性。