04
05 06 07
08
09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
5
3 5 4
4
5 3 5
5
5 4 5
4
2 3 3
4
2 3 3
4
2 3 331 2 2源自53 5 52
1 2 2
2
1 2 2
4
5 5 5 5
4
4 4 4 4
4
4 4 5 4
4
5 2 5 5
3
5 3 5 5
5
5 4 5 5
注: 如果研究者要呈现所有因子载荷，就不用选取“Suppress absolute values less than”选项。在例题中为了让研究者明白此项的意义，才勾选了此项，正式 的研究中应呈现题项完整的因子载荷较为适宜 .
对SPSS因素分析结果的解释
1. 2. 3. 4. 5. 6. 适当性（KMO）检验 共同性(公共度)检查 因子陡坡(碎石图)检查 方差贡献率检验 显示未转轴的因素矩阵 分析转轴后的因素矩阵
（04）设置对因子的抽取选项 ——在【 Factor Analysis】框中 点击【Extraction】按钮, 出现【 Factor Analysis: Extraction】对话框， ——在Method 栏中选择 （Principal components）选项； ——在Analyze 栏中选择 Correlation matrix选项； ——在Display 栏中选择 Unrotated factor solution选项 及Scree Plot选项； ——在Extract 栏中选择 Eigenvalues over 并填上 1 ； ——点击（Contiue）按钮确定， 回到【 Factor Analysis】 对话框中。
应用SPSS进行 因子分析
因子分析案例
公因子 F1 Z1=代数1 0.896 公因子 F2 0.341 共同度 hi 0.919 特殊因子
δi
0.081
Z2=代数2
Z3=几何 Z4=三角
0.802
0.516 0.841
0.496
0.855 0.444
0.889
0.997 0.904
0.111
0.003 0.096
1. 适当性（KMO）检验
—— KMO值越大，表示变量间的共同因素越多，越适合进 行因素分析，要求至少KMO>0.5
——
要求Barlett’s的卡方值达到显著程度
问 题
题 项
从未 使用 1
很少 使用 2
有时 使用 3
经常 使用 4
总是 使用 5
A1
A2 A3 A4 A5 A6 A7
电脑
录音磁带 录像带 网上资料 校园网或因特网 电子邮件 电子讨论网
A8
A9
CAI课件
视频会议
A10 视听会议
将该量表发放给20人回答，假设回收后的原始数据如下表所示
题目 编号 01 02 03 A1 1 2 4 4 4 4 4 1 4 5 5 A2 5 5 3 3 4 3 4 5 4 4 4 A3 5 5 3 4 3 3 4 3 5 3 3 A4 1 2 3 4 3 3 4 1 4 5 4 A5 1 2 4 4 4 3 3 1 4 5 4 A6 1 2 3 4 4 4 3 1 4 4 4 A7 1 1 1 2 1 2 2 1 2 3 2 A8 1 2 4 4 4 3 4 1 4 5 5 A9 1 1 1 2 1 2 1 1 1 3 2 A10 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 2
“因子分析：抽取”（ Factor Analyze: Extraction ）对话框的有关选 项: ① “Method”（方法）选项框：下拉式选项内有其中抽取因子的方法： A “Principal components”法：主成分法，此为SPSS默认方法。 B “Unweighted least squares”法：未加权最小二乘法。 C “Generalized least square”法：广义最小二乘法。 D “Maximum likelihood”法：极大似然法。 E “Principal-axis factoring”法：主轴因子法。 F “Alpha factoring”法：α因子抽取法。 G “Image factoring”法：映像因子抽取法。 ② “Analyze”（分析）选项框 A “Correlation matrix”（相关矩阵）：以相关矩阵来抽取因子 B “Covariance matrix”（协方差矩阵）：以协方差矩阵来抽取因子。 ③ “Display”（显示）选项框 A “Unrotated factor solution”（未旋转因子解）：显示未旋转时因子载荷、 特征值及共同性。 B “Scree plot”（碎石图）：显示碎石图。 ④ “Extract”（抽取）选项框 A “Eigenvalues over”（特征值）：后面的空格默认为1，表示因子抽取时， 只抽取特征值大于1者，使用者可随意输入0至1之间的值。 B “Number of factors”（因子个数）：选取此项时，后面的空格内输入限 定的因子个数。
① “Statistics”（统计量）对话框 A “Univariate descriptives”（单变量描述性统计量）：显示每 一变量的平均数、标准差。 B “Initial solution”（未旋转之统计量）：显示因子分析未旋 转前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。 ② “Correlation Matrix”（相关矩阵）选项框 A “Coefficients”（系数）：显示变量的相关矩阵 B “Significance levels”（显著水平）：求出前述相关矩阵的显 著水平。 C “Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵的行列式值。 D “KMO and Bartlett’s test of sphericity”（KMO与Bartlett的 球形检验）：显示KMO样本测度与Bartlett’s的球形检验。 E “Inverse”（逆模式）：求出相关矩阵的逆矩阵。 F “Reproduced”（重制的）：显示重制相关矩阵，上三角形 矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。 G “Anti-image”（反映像）：求出反映像的共变量及相关矩阵。
“因子分析：选项”（Factor Analyze: Options ）对话框 ①“Missing Values”（遗漏值）选项框：遗漏值的处理方式。 A “Exclude cases listwise”（完全排除遗漏值）：观察值在 所有变量中没有遗漏值者才加以分析。 B “Exclude cases pairwise”（成对方式排除）：在成对相关 分析中出现遗漏值得观察值舍弃。 C “Replace with mean”（用平均数置换）：以变量平均值取 代遗漏值。 ②“Coefficient Display Format”（系数显示格式）选项框： 因子载荷出现的格式。 A “Sorted by size”（依据因子载荷排序）：根据每一因子层 面的因子载荷的大小排序。 B “Suppress absolute values less than”（绝对值舍弃的下 限）：因子载荷小于后面数字者不被显示，默认的值为0.1。
Z5=解析几何
特征值 G 方差贡献率 （变异量）
0.833
3.113 62.26%
0.434
1.479 29.58%
0.882
4.592 91.85%
0.118
0.409
F1 体现逻辑思维和运算能力，F2 体现空间思维和推理能力
应用SPSS进行因子分析分析
现要对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进行调查，设计一个里克特量 表，如下表所示。
（07）设置其他选项 ——在【 Factor Analysis】对话 框中，单击【Options】按钮， 出现 【 Factor Analysis: Options 】（因子分析：选项） 对话框。 ——在Missing Values 栏中选择 Exclude cases listwise(完全 排除遗漏值) ——在Coefficient Display Format(系数显示格式)栏中选 择Sorted by size（依据因子 负荷量排序）项； ——在Coefficient Display Format(系数显示格式)勾选 “Suppress absolute values less than”，其后空格内的数 字不用修改，默认为0.1。 ——单击“Continue”按钮确定。
“因子分析：因子分数”（ Factor Analyze:Factor Scores） 对话框
① “Save as variable”（因子得分存储为变量）框 勾选时可将新建立的因子得分存储至数据文件中，并产 生新的变量名称（默认为fact_1、fact_2、fact_3、fact_4 等）。在“Method”框中表示计算因子分数的方法有三种： A “Regression”：使用回归法。 B “Bartlett”：使用Bartlette法 C “Anderson-Robin”：使用Anderson-Robin法。 ② “Display factor coefficient matrix”（显示因子分数系数矩 阵）选项 勾选时可显示因数得分系数矩阵。 在本例中，取默认值。单击“Continue”按钮确定。
1
4 1 3 2
4
5 5 5 5
1
4 1 3 2
1
4 1 3 1
（01）建立数据文件
（02）选择分析变量 ——在SPSS主菜单下选择选择“Analyze\Data Reduction\Factor…” 出现【 Factor Analysis】对话框； ——在【 Factor Analysis】对话框中左边的原始变量中， 选择将进行因素分析的变量选入（Variables）栏。