品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域，如果想要从众多变量之中提取出少数因子，推荐使用SPSS通过计算标准化因子载荷等操作，实现繁杂数据的降维与优化。今天，我们以SPSS标准化因子载荷怎么求，SPSS标准化因子载荷怎么看这两个问题为例，带大家了解一下SPSS因子载荷的知识。

一、SPSS标准化因子载荷怎么求

因子负荷系数指的是相应数值的方差比例，因子负荷系数越大表示变量预测的公共因子越多，其因子结构的表现更佳，例如因子载荷大于0.71表示公共因子解释对应变量50%的方差，属于因子分析的理想情况。

1、下图是针对某校大学生展开的网络贷款认知调查的数据信息。研究者想要了解当代青年人群的消费观，由于问卷涉及的题项众多，例如大学生对网络借贷过程的认知、大学生自身的经济条件、学校有关经济管理的课程设置等情况，所以需要通过因子分析来简化繁杂数据。

2、首先需要进行KMO和巴特利特球形检验，这是进行后续因子载荷分析的必要前提，只有KMO大于0.5且显著性小于0.05才能够证明相应数据的采集符合因子分析的基本条件。所以我们先要在SPSS数据编辑页面中找到“降维”功能，进入因子分析的“描述”模块，勾选初始解、系数以及 KMO 相关题项。

3、当特征值大于1且方差贡献率大于80%时，因子分析可以提取公共因子变量，如果指标过多致使因子表现不明显，可能还需要旋转因子矩阵的数据支持。所以我们在因子提取的功能页面勾选未旋转因子解和相关性矩阵，并且完成特征值大于1的选项设置。

4、一般情况下，旋转因子结果通过最大方差法进行计算和分析，我们按照常规设置进行因子分析的旋转题项的操作设置，同时选择后续结果显示旋转后的解，得以清晰明确地获悉因子载荷的计算过程。

二、SPSS标准化因子载荷怎么看

除了判断数据是否适合用来进行因子分析的KMO相关检验，旋转后的成分矩阵得出的因子负荷系数可以使每个题项归列为明确的公共因子之中，而将大于特征值1的成分予以保留的总方差解释进一步计算方差贡献率，有助于高效的数据简化。

1、KMO相关检验的值介于0至1之间，越接近1表明变量数据越适合做因子分析，下图的KMO取样适切性量数为0.744且巴特利特球形度检验的显著性小于0.05表示案例数据通过因子分析的前置测验。

2、下图所示，按照因子负荷系数大小排列，成分1能够解释Q10、Q13、Q7、Q2、Q5、Q4、Q18的变量，其中，Q10利率的高低这一最大的因子负荷系数为0.809，成分2能够解释Q22、Q25、Q19、Q23、Q21、Q16、Q24的变量，而Q22我认为使用互联网信贷是一种社会趋势这一最大的因子负荷系数为0.754。

3、在如下的总方差解释表中，初始特征值表示每个因子的方差贡献，一般主成分可解释的总变量占比应当超过60%。在本案例数据的分析结果中，前两个因子特征值分别为6.26和2.351，累计解释了86.116%的总方差。

三、小结

以上就是SPSS标准化因子载荷怎么求，SPSS标准化因子载荷怎么看的解答。如果想要从繁杂变量之中提取少数因子来简化数据，推荐使用SPSS因子分析方法计算因子负荷系数。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。