SPSS因子分析：计算与解释因子得分

本资源主要介绍了如何在SPSS中进行因子分析和数据文件的处理，重点关注了因子变量得分的计算以及SPSS数据文件的创建和导入方法。因子分析是一种统计技术，用于将多个变量综合成少数几个因子，以降低数据维度并简化问题。因子旋转是因子分析的一个关键步骤，其目的是提高因子的解释性，使得每个变量主要与少数因子相关。因子得分则是因子分析的结果，代表了每个样本在因子上的表现，可用于后续的分析和决策。 因子分析的步骤包括： 1. **数据预处理**：确保数据质量，处理缺失值和异常值。 2. **确定因子个数**：通过特征根或KMO等指标选择合适的因子数量。 3. **因子提取**：运用主成分法或最大方差法等方法提取因子。 4. **因子旋转**：通过正交旋转（如 Varimax 旋转）或斜交旋转（如 Promax 旋转）优化因子结构，使因子载荷更集中。 5. **计算因子得分**：使用因子载荷矩阵计算每个样本在各个因子上的得分。 6. **因子得分的应用**：将因子得分作为新变量，用于后续的回归分析、聚类分析等。 在SPSS中，创建数据文件的方法包括： 1. **新建数据文件**：通过【File】->【New】->【Data】创建空白数据文件，然后手动输入数据。 2. **打开已有数据文件**：使用【File】->【Open】->【Data】打开已有的SPSS数据文件（.sav格式）。 3. **从数据库导入**：通过【File】->【Open Database】->【New Query】连接到数据库并导入数据。 4. **文本向导导入**：利用【File】->【Read Text Data】导入文本文件，如CSV或Excel格式的数据。 在实例分析中，教程演示了如何导入股票指数数据到SPSS，这对于时间序列分析，如趋势分析、周期性分析和预测等非常有用。在导入数据时，需注意数据的日期和数值格式，确保它们能够正确地被SPSS识别和处理。 通过因子分析和有效管理数据文件，研究人员和分析师能够更好地理解复杂的数据集，发现隐藏的结构，并做出基于这些结构的决策。在金融、市场研究、社会科学等领域，这些工具和技术都有着广泛的应用。