确定因子变量—计算因子载荷-《SPSS统计分析与应用》教学讲义

确定因子变量个数t的步骤是：首先根据特征值λi，选择特征根大于1的特征根；其次，根据累计贡献率，通常应保证累计贡献率达到70%以上。

因子载荷矩阵的Promax协旋转在方差极大旋转过程中，因子轴互相正交，保持初始解中因子间不相关的特点。然而，在社会学、经济学、心理学等科学领域，协交因子是普遍存在的，即相互影响的各种因素不大可能彼此无关，各种事物变化的内在因素之间存在复杂联系。因此，需要协交因子解，将变量用相关因子进行线性描述，使得到的新因子模型最大程度地模拟自然模型。

SPSS统计分析与应用教学讲义中讨论了原有变量是否适合作因子分析的问题，其中包括计算原有变量的相关系数矩阵。一般来说，相关系数小于0.3则不适合作因子分析。

SPSS 的数据编辑操作，真心是刚上手的时候容易卡住的一环。这份《SPSS 统计与应用》的讲义就挺实用的，从怎么打开数据文件到定位个案，讲得清楚还带操作路径，尤其对新手来说，跟着做一遍，基本就摸清套路了。

黑白分明的因子变换矩阵，结构清晰，逻辑严谨，用起来还挺顺手的。尤其是搞多元统计、因子这块儿的朋友，看到这个资源应该会有种“终于找对了”的感觉。嗯，矩阵格式比较标准，导出也方便，直接丢进统计软件都没啥问题。 因子里的因子变换矩阵其实就相当于把抽象的维度做个“转身”，让你看得更清楚哪个因子影响大，哪个可以忽略。举个例子，你有一堆变量，它们背后其实都指向几个核心因子，这个矩阵就帮你把这些“幕后玩家”理出来。 而且，它不只是孤零零一个矩阵，搭配使用的话，推荐你看看下面这些文章。像是因子模型矩阵那篇，讲得还蛮系统的，对你理解整体过程有。另外协交因子那篇内容也挺干货，多人容易搞混，值得一读。 你要是还没整

以制作条形图为例，详细介绍了《SPSS统计分析与应用》中基本统计分析图形工具的优化方法。

因子分析中，估计因子载荷矩阵是一个关键问题。常用的方法包括主成分分析，通过分析原始数据的协方差矩阵来推导主因子载荷矩阵。这些方法在多元统计分析中具有重要意义。

聚类分析是统计学中一种“物以类聚”的方法，属于多元统计分析的一部分。例如，在细分市场和消费行为划分中广泛应用。聚类分析通过样本或变量的相似性来自动分类，不需要先验知识。类内个体具有较高的相似性，而类间差异较大。

在多元统计分析中，因子模型矩阵扮演着重要角色。因子分析通过对因子模型矩阵的分析，揭示出变量之间的潜在关系。