kmo检验的值0.5可以做因子分析吗 怎样用spss做因子分析？
怎样用spss做因子分析？
也可以在用网spss平台SPSSAU并且分析，因子分析主要用于探索出入平衡数据可以不浓缩的精华为几个方面(因子)，每个方面(因子)和题项对应关系。因子分析步骤：
1、你选择三阶方法y9bbb因子
表度检验法？
在spss中导出问卷的查找数据，选择类型分析窗口，再点降维里面的因子分析选项。
2、下一步，将所有的变量都选为因子分析变量，没问题的话就你选确认。
3、这会儿，在选项卡远古时期分析结果也有KMO和Bartlett的球形度实验检测这两项以后，就这个可以中,选择一直了。
4、这样一来，会换取相关的分析什么结果，即可基于spss检验分析问卷的信度和效度了
spss怎么算kmo值因子？
点击数据菜单栏下的降维，再然后点击因子分析，取消勾选kmo球形度检验
效度检验结果怎么分析？
因子分析的KMO和球实验检测是可以利用只能说明有结构效度
然后具体详细的问卷结构就是可以从因子载荷中结论
spss根据哪个表可以看出主成分的表达式？
最后一个表，KMO0.602，KMO小于0.7才更适合参与因子分析。
第二个表，叫同盟协议度，是说被提纯的信息量，例如第二个数0.69，只能证明主成分提取了c2的69%的信息。
第三个表，最有用的，提纯了一个主成分，即一个因子。最后一个数是48.9%，也只能证明不比较适合做因子分析，因子分析好象没有要求累计其他提取信息量在85%以上。
第四个表，是载荷矩阵。可以用它求特征向量。假如前K个主成分的贡献率至少85%，是因为前k个主成分基本都真包含了全部测量指标所具有的信息，那样既下降了变量的个数，又便于对求实际问题的分析和研究。第四个表能否详细的说明看看，这是因子载荷矩阵，显示的是各因子在各变量上的载荷，即是各因子对各变量的影响度。
例如，第1个数是0.867，说：Zc10.867F1ε，会容易看出，0.867那是那个主成分对标准化的变量ZC1的影响度。
按照模型做的问卷把因子分成4个部分，但是spss因子分析成分提取的时候只提出来3个怎么办？
如果不是你是用别人早修订好的问卷做研究，那好是肯定能再提取4个，再再提取不成那肯定在因子其他提取方法里选噬魂之手注入4个，彻底也可以，此时此刻你再看看KMO，特征值方差贡献率，联合起来度和因子载荷，假如都比较好（好象就是说KMO值0.8以上，方差贡献率最少0.4，联合起来度估计也也有0.4，因子载荷起码均在0.4以上），的话行啦，若真不好，酌减删出一些题目（比较多是看因子载荷，太低的删，一个题目在两个因子上载荷将近的也删），再原先做因子分析看结果如果没有这个模型就是你自己构想的，还又不是很成型后，那提纯三个因子也可能有它的道理，你看下三个因子可不可以有个合理不的命名，如果没有可以，那也行啦
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