【用SPSS已经做出了因子分析,那么具体的分析结果应该怎么看呢?】在使用SPSS进行因子分析后，研究者往往需要对输出的多个统计结果进行解读，以判断哪些变量可以被归为一个或多个潜在的“因子”，并评估因子分析的效果。以下是对SPSS因子分析结果的主要部分进行总结，并通过表格形式帮助理解。
一、因子分析结果的主要组成部分
| 部分名称 | 说明 |
| KMO和Bartlett球形度检验 | 检验数据是否适合做因子分析。KMO值越接近1越好（一般认为大于0.6即可接受），Bartlett检验的显著性水平应小于0.05。 |
| 总方差解释表 | 显示每个因子的特征值、累计方差贡献率等信息，用于确定提取多少个因子。通常选择特征值大于1的因子。 |
| 因子载荷矩阵 | 显示各个变量与因子之间的相关程度。绝对值越大，表示该变量与因子的关系越密切。通常认为载荷值大于0.4或0.5较为重要。 |
| 旋转后的因子载荷矩阵 | 通过旋转（如最大方差法）使因子结构更清晰，便于解释。 |
| 因子得分系数矩阵 | 可用于计算每个样本在各因子上的得分，便于后续分析。 |
二、关键指标解读示例
1. KMO和Bartlett检验
- KMO值：0.78
> 表示数据适合做因子分析，但不是最优。
- Bartlett检验：p < 0.001
> 说明变量间存在相关性，适合因子分析。
2. 总方差解释表（假设提取了3个因子）
| 因子 | 特征值 | 方差贡献率（%） | 累计方差贡献率（%） |
| 1 | 4.56 | 22.8 | 22.8 |
| 2 | 3.12 | 15.6 | 38.4 |
| 3 | 2.34 | 11.7 | 50.1 |
> 前三个因子共解释了约50%的总方差，可能还需要进一步判断是否需要增加因子数量或调整方法。
3. 因子载荷矩阵（原始与旋转后对比）
| 变量 | 原始载荷 | 旋转后载荷 |
| X1 | 0.68 | 0.72 |
| X2 | 0.59 | 0.65 |
| X3 | 0.41 | 0.38 |
| X4 | 0.35 | 0.47 |
| X5 | 0.73 | 0.76 |
| X6 | 0.52 | 0.61 |
> 旋转后载荷更清晰，X1、X2、X5等变量在第一个因子上具有较高载荷，可能代表一个“认知能力”因子；X4、X6可能属于另一个“行为表现”因子。
4. 因子得分系数矩阵（部分变量）
| 变量 | 因子1系数 | 因子2系数 |
| X1 | 0.23 | -0.11 |
| X2 | 0.21 | -0.13 |
| X3 | 0.18 | 0.15 |
| X4 | -0.12 | 0.22 |
| X5 | 0.25 | -0.09 |
| X6 | 0.19 | 0.17 |
> 这些系数可用于计算每个样本在不同因子上的综合得分，便于后续回归分析或聚类分析。
三、总结建议
1. 检查KMO和Bartlett检验结果，确保数据适合因子分析。
2. 查看总方差解释表，选择特征值大于1的因子，并关注累计方差贡献率。
3. 分析因子载荷矩阵，识别每个因子所包含的变量，明确其实际意义。
4. 使用旋转后的载荷矩阵，提高因子结构的可解释性。
5. 利用因子得分系数，生成因子得分用于后续分析。
通过以上步骤，可以系统地理解和应用SPSS中的因子分析结果，从而为研究提供更有价值的结论。
