1樓：企業架構學習幫
這是說你的主成分只提取出來1個，所以就沒法旋轉了。你可以在抽取那個對話方塊裡設定抽取固定的因子數目，大於2以後就可以旋轉了。
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spss因子分析為什麼要對因子進行旋轉？
2樓：假面
因子旋轉是為了更有利於用現實語言來描述所得因子。正常因子分析得出內的因子可能邏輯意義不明容顯，理解起來很困難。但旋轉之後就可能得到有邏輯意義的因子。
最常用的方法是方差最大的正交旋轉法，使旋轉後的因子載荷陣中的每一列元素儘可能地拉開距離，即向0或1兩極分化。
使每乙個主因子只對應少數幾個變數具有高載荷，其餘載荷很小， 且每一變數也只在少數個主因子上具有高載荷，其餘載荷都很小。
3樓：次童周飛蘭
不需要。資料的標準化處理在spss中是自動進行的。
spss因子分析為什麼要對因子進行旋轉？
4樓：科創
因子旋轉是為了更有利於用現實語言來描述所得因子。正常因子分析得出的因子可能邏輯意義不明顯，理解起來很困難。但旋轉之後就可能得到有邏輯意義的因子。
在因子分析中，為什麼要對因子進行旋轉。
主成分分析不能旋轉，因子分析才能。很多**這個方面都誤用了 統計專業，為您服務。
因子分析中正交旋轉的原因和目的是什麼？
因子分析中正交旋轉的原因和目的是：為了更突出各個因子的典型代表變數是誰，這樣更容易發覺因子的作用。
因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯絡，即將相關比較密切的幾個變數歸在同一類中，每一類變數就成為乙個因子，以較少的幾個因子反映原資料的大部分資訊。運用這種研究技術，我們可以方便地找出影響消費者購買、消費以及滿意度的主要因素是哪些，以及它們的影響力運用這種研究技術，我們還可以為市場細分做前期分析。
為什麼要對因子載荷矩陣進行方差最大化旋轉。
正交旋轉以後準確性會高一些。
在因子分析中，為什麼要對因子進行旋轉。
主成分分析不能旋轉，因子分析才能。很多**這個方面都誤用了 統計專業，為您服務。
在因子分析中，為什麼要對因子進行旋轉。
因子旋轉是為了更有利於用現實語言來描述所得因子。正常因子分析得出的因子可能邏輯意義不明顯，理解起來很困難。但旋轉之後就可能得到有邏輯意義的因子。
a為旋轉因子，1+a+a2等於多少。
a為旋轉因子，1+a+a2等於多少。
是計算嗎？如果要計算的話，就要知道a等於多少。只有知道了a的具體數值，才能計算出a²-a+1的具體數值。如果是要因式分解的話：只能在複數範圍進行。
為什麼要對因子載荷矩陣進行方差最大化旋轉。
本身你輸入5，嚴格意義上來講是不合理的。
應該讓他自己旋。
抽出大於1的。
將後面的零散因子考慮刪除多試幾下看看。
每個因子內有三個條目就可以。
實在不行也只有考慮合併因子了。
畢竟是用資料說話。
很多時候不會那麼理想的。
還要結合你編制的內容。
當然有些雖然資料表明要刪除。
可以根據自己主觀認為很重要的可以保留。
這也是一些文獻中常常提及的。
spss資料分析中因子旋轉的方法
5樓：河傳楊穎
(1)首先將資料標準化，這是考慮到不同資料間的量綱不一致，因而必須要無量綱化。
2)對標準化後的資料進行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋轉。
3)寫出主因子得分和每個主因子的方程貢獻率。 fj =β1j*x1 +β2j*x2 +β3j*x3 + nj*xn ; fj 為主成分(j、…m)，x1、x2 、x3 、…xn 為各個指標，β1j、β2j、β3j、……nj為各指標在主成分fj 中的係數得分，用ej表示fj的方程貢獻率。
4)求出指標權重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[n∑i)(m∑j)βij*ej]，ωi就是指標xi的權重。
SPSS中因子分析後的因子得分怎麼利用
具體方法可以問我的。spss 因子分析之後得出了幾個factor的結果，利用這幾個factor 結果進行了線性回歸分析之後。因子分析的各因子是相互獨立的，如果在三維空間裡的話，就是類似版於x,y,z軸那樣相互垂直的，它們不權相關。所以r值和f值接近零，自然顯著性水平極低接近1了。你做的線性回歸分析毫...
用spss已匯出因子分析，具體結果要怎麼分析
kmo檢驗統計量在0.7以上，說明變數之間的偏相關性較強，適合做因子分析，球形檢驗p小於0.001，說明變數之間存在相關性。第二格 為共同性，表示各變數中所含原始資訊能被提取的共同因子所表示的程度，根據你的資料，你提取的公因子是兩個，第三個 是指提取的倆個主成分能解釋差異的比列，第四個 是主成分表示...
在做spss因子分析的時候出現了這個，是為什麼？
迭代計算失敗。你增加iterations試試。我替別人做這類的資料分析蠻多的。25次迭代後沒有收斂，嘗試層架迭代次數為50，我以前給乙個做資料，最多迭代次數達到100 在用spss做因子分析時，主成因分析會顯示乙個原始，乙個重新標度？我想變成最初的一種 5 你想要最初的一種是哪一種？原始指的是每個因...