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2015-03-21
本人spss菜鸟,有关因子分析有几个困惑和难题想请知道的大神来解答,急求,谢谢!
一、做领导力量表的主成分分析,提取出6个主成分,与理论题目的维度一对应,整理出来如图,但是感觉解释效果不理想,有一些解释力度不够,大神帮忙看看这样可以吗?如果不可以怎么处理呢?(如果不与理论题目的对应,划分就很乱,后期也不知道怎么写了,T T
1.png 二、做组织承诺量表的主成分分析,理应只有3个主成分的,提取出来有7个,且贡献率也就是67%。如果更改把数目定为3个,贡献率就百分之40多,肯定不行,那应该怎么处理?spss初学者,急求,谢谢大家!

ps:KMO 值0.697,p=0.000,应该符合因子分析条件
                        旋转成份矩阵(a)
                                成份
        1        2        3        4        5        6        7
OC1        .716        .012        .326        -.208        .051        -.123        .161
OC2        .636        -.253        -.236        -.267        -.029        .242        .190
OC3        .137        -.018        .025        -.065        .159        -.002        .797
OC4        .609        -.267        .180        .268        -.026        -.039        .121
OC12        .246        .232        .641        .147        .204        .027        .121
OC18        .155        -.182        .139        .070        -.078        .807        -.039
OC23        .754        -.284        .199        .262        .143        -.128        -.085
OC24        .849        .058        .164        -.112        -.176        .038        .022
OC25        .211        .378        -.185        .703        .069        .051        .086
OC5        -.139        .876        .010        .052        .053        .020        .048
OC6        -.178        .872        -.040        .102        .002        .030        -.023
OC7        -.604        .501        .217        -.127        .192        -.035        .040
OC8        -.255        .156        .338        .012        .522        .010        .086
OC9        .129        -.028        .720        .026        .034        -.001        .007
OC10        .012        .006        .793        -.053        -.215        .150        .209
OC11        -.195        .684        .247        .269        .176        .023        .231
OC13        -.183        .259        .341        .457        .230        -.041        .382
OC14        .101        .251        .324        .238        -.039        .013        .493
OC15        -.042        -.044        .049        .212        .707        .001        .188
OC16        .131        .239        -.203        .023        .576        .327        -.034
OC17        -.093        .265        .040        .009        .382        .666        -.103
OC19        -.322        .109        -.185        .267        .074        .588        .281
OC20        -.100        .001        .059        .835        .106        .167        -.038
OC21        .507        -.336        .310        -.095        .390        .008        -.308
OC22        .282        -.077        .660        -.141        .332        -.233        -.228
提取方法 :主成份。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 12 次迭代后收敛。




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2015-3-21 16:30:27
最根本的问题肯定还是你的指标选择有问题,建议用变异系数法,简单实用,我喜欢。。。
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2015-3-21 18:00:33
你的因子分析是不能直接用自动提取的结果的,需要把因子载荷比较低的指标删除。
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2015-3-21 18:18:10
谁zhu沉浮 发表于 2015-3-21 16:30
最根本的问题肯定还是你的指标选择有问题,建议用变异系数法,简单实用,我喜欢。。。
谢谢您回答,我刚查了试了下变异系数法,可能还不太懂它的原理和操作,我看了很多篇和我写的类似的论文都是探索性因子分析+验证性因子分析+结构方程建模的。老师说我的量表是成熟的量表可以不用探索性因子分析,但是我直接验证性的话,结果也不拟合,所以还是得把内部因子的结构弄出来,变异系数法有什么简便操作能一步到位的吗?
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2015-3-21 18:23:44
南南数据 发表于 2015-3-21 18:00
你的因子分析是不能直接用自动提取的结果的,需要把因子载荷比较低的指标删除。
谢谢亲!我也想到这点,然后试着删除,删一个重做一遍,可是结果还是很乱,理论上一个维度的问题能跑到不同的几个公因子里去,有1个成分里只有一道题,删了这道题这个成分也不会消失,但是解释这个成分的因子的载荷都很低。我整个人都不好了。是数据的问题还是量表中国部适用,感觉和理论差的太远,完全不知道怎么办了555555555555555~
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2015-3-22 15:57:26
xinluoyi 发表于 2015-3-21 18:18
谢谢您回答,我刚查了试了下变异系数法,可能还不太懂它的原理和操作,我看了很多篇和我写的类似的论文都 ...
亲,既然不用做探索性因子分析,那就直接做验证性因子分析,amos直接可以搞定的
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