因子分析（主成分分析法）Analyse—>data reduction—>Factor
除了variables对话框外，还有五个对话框。
descriptive对话框：提供描述性统计量与相关矩阵有关的统计量。
这个对话框关键是以下一些选项：
1）statistics选项
Initial solution：输出有comunalities（公因子方差）,Total variance explained（提供特征值、各因子解释的方差比例和累计比例等信息）。
2）Correlation matrix选项：
Coefficients输出观察变量的相关系数矩阵；
Reproduced输出重构的相关系数矩阵(我用的spss版本显示的residual和
produced correlation是分开的)；
KMO and Bartlett’s test ofsphericity：KMO测度和巴特里特球体检验。KMO
值的可接受区间0.5~1。球体检验则看显著性水平。
其他一般不必用。 Extraction对话框：
Method选Principal components主成分分析法（系统默认）
Analyse 选correlation matrix即可。
Display下的两个选项都选中。分别输出未经旋转的因子矩阵和碎石图。
Extract决定提取因子的个数，有两种情况。 Eigenvalue over指定要提取因子的最小特征值； Number of factors直接指定要提取的因子数。
Rotation 对话框： Method下选择旋转方法：
最常用的是varimax方差最大法；Direct Oblimin斜交旋转，在变量之间的相
关性比较大时使用。
Display下：
Rotated solution 输出旋转后的因子矩阵。
Loading Plots输出因子负载图（觉得这个东东没什么用，因子大于二时估计就
已经看不清了）。
Score下：
这是有关因子值的选项。
Method下regression为回归法，这个比较对头。 Save as variables把因子值作为新变量保存在数据文件中。 Display factor score coefficientmatrix输出因子值系数矩阵。
Options 对话框：
Missing values缺失值的处理方法
默认的listwise（不知道怎么翻译）ms把所有有缺失值的case都除掉了。
Coefficient display format 下为因子负载的显示方式
一般suppress absolute valuesless than 系统默认为0.1，实际输入0.3比较
实用
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