第一步是作量表纯化吧，在信度检验里做CITC（项目总相关系数）和阿尔法系数检验，CITC小于0.4的项目，如果在删除后，Alpha有提高的话，就要删除；否则不能删除。如此循环检验，直到得到比较满意的Alpha值（一般在0.7以上为佳）。这一步很关键，规范量表的项目信度。

下一步再作因子分析，作因子分析前先kmo检验和巴雷特检验，看KMO值和BARLETT检定，前者一般要大于0.7，后者一般显著性要小于0.001。如此，再萃取公因子，萃取时，记得选按因子荷载排序和0.5以下值删除，这样项目就比较明显地归类了；如果有项目同时归到2个公因子里去的，再用rotation旋转一下就更明白了。因子归类后，看看解释度多高，70以上算好的了。

然后再根据公因子特性命名。

再下面做相关分析。

再问一下，这个旋转方式有好几种，这个应该怎么选择呢？

请教一下大家如何用统计软件SPSS实现象限法？求大师们帮忙，非常感谢

谢谢分享

一般都还是使用 Varimax 法吧, 好久不看书了, 学的时候很痛苦, 还是要下工夫了.

rotation选项中只要选varimax就ok啦。

重复一下做因子分析的选项：

Descriptive：选coefficients、significance levels、kmo和barlett

extraction：选主成份分析法，即principal components；在下面的analyze里选correlation matrix；Display里选Unroted factor solution和碎石图scree plot（选碎石图主要是看得更清楚因子间的载荷落差，好决定提取几个因子）。Extract里选Eigenvalues over1的话，那就是默认软件萃取几个因子就是几个了，如果你不想按默认萃取，也可以在下面的NUMBER of factors里面设定你想要萃取因子的个数值。如果是想萃取5个，就填入5。当然这个不是你想提取几个就提取几个的，最好用默认提取几个和自选提取两种方法都试试，再对比下提取后的因子解释度和萃取结果，找到更能支持你理论假设的一种。

Scores：上面的save as variables是在你的数据文件里保存你提取的因子，提取后，你可以回到数据文件里左下角的 variable view；里把factor1...N的名字改成你为因子命的名，这样比较好辨识，便于后面的相关分析别看错变量了。

option：上半部分是说你对缺失值的处理，通常选第一个Exclude cases listwise。下半部分是Coefficient display format，这里你把sorted by size勾起，再把supperss absolute values less than的。.10改为.50（荷载小于0.5的都不保留），这样做是为了在output里面看到的rotated component matrix里面看到各测量项目更清楚地的归到各个因子名下，而且都是按照荷载数据大小来排列的。

然后就可以点击ok出结果output了。

一般的因子分析都是选这些，因为这些就可以看出问题来了；当然也可能根据各人不同的需要再勾选其他项，我这种选法只是一家之言，也是我最近看了几本书总结的。希望对大家有益。

不懂  各位讨论的是什么啊？？

线性回归吗？？