SPSS因子分析载荷系数表结果如何解读?简单高效因子命名方法!

原创 数据小兵  2020-03-16 11:58  阅读 950 次
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用SPSS做因子分析,可享受一条龙服务,从原始数据到公因子得分变量,全都可以由软件菜单对话框完成,中间不需要自己计算什么。

但是实际应用中,因子分析并不是可以由软件“一蹴而就”的。中间需要用户判断提取几个公因子合适,需要用户自己给公因子命名。

统计计算的活儿交给软件,用户的工作必须由我们自己完成,软件替代不了的。

今天小兵分享的话题是,公因子命名过程中如何使用载荷系数表这个结果,或者说因子分析载荷系数表结果如何来解读。

与因子载荷系数有关的菜单参数选项:

1.公因子旋转
2.载荷系数排序
3.载荷系数隐藏

先看一下默认参数输出的载荷系数表,

这表行是变量,列是公因子,所谓公因子命名,看得就是这个表,命名的依据则是看哪些变量是公因子的代表性变量,或观察公因子在哪些变量上的载荷较大(一般经大于0.4或0.5以上)。

载荷系数通俗理解为是变量与公因子间的相关系数(程度),范围是[0,1],有正有负,负数表示方向相反。载荷系数建议看绝对值。所以变量与公因子的载荷系数(绝对值)越大越接近1,该变量与该公因子的关系月密切,也通俗理解为变量向公因子贡献了足够多的信息,是该公因子的代表性变量,也可以说该变量归属与该公因子。

现在上表,载荷系数有大有小,没有排序,贸然去观察公因子在哪些变量上的载荷较大并不是件容易事,尤其是当有非常多变量时更是困难。

对载荷系数排序

那我们先命令载荷从大到小排序,在因子分析主对话框上有个【选项】按钮,打开设置响应的排序命令。

来看结果:

这个时候观察公因子在哪些变量上的载荷较大是不是就相对容易了呢,大家仔细看,两列载荷系数,按第一列由大到小排序,如果以0.5为【重要性】标准,那么,公因子1在轴距、长度、宽度、储油量四个变量上载荷较大,这4个变量是公因子1的代表性变量,可以根据这4个变量的信息综合来提取公因子的的含义,完成命名。同理,价格、效率两个变量在公因子2上的载荷较大,作为公因子2的命名依据。

怎么样呢,对载荷排序后,继续做事就更简单一些。

隐藏载荷系数

还有更绝的,小于0.5的载荷我们不希望看到它了行么?贡献小的把它隐藏起来眼不见心不烦的,多好,让这个载荷表格更清爽一些。

禁止显示0.5以下(或0.4以下)的载荷系数,让它看不见。

现在再来观察,各公因子命名依据的划分归属,一目了然啊各位。够爽利够高效。

公因子旋转处理

这个案例数据,还未经旋转就已经让因子命名十分轻松了,此时也无需再去旋转处理了。当然作为案例演示,我们强制对它进行因子旋转处理,采用最为普遍适用的【最大方差法】,目的是让载荷向量级分化,接近1的更加逼近1,本来比较小的更加逼近0。

看看旋转后的结果,

哦,效果仍然是很强。这里只是展示一下过程和结果,结论不做讨论。(本来因子命名就很顺利,再强行旋转的后果就是画蛇添足,不旋也罢)

小结一下:

让因子命名简单高效一些的办法:

1.公因子旋转
2.载荷系数排序
3.载荷系数隐藏

全文完

文/图=数据小兵

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