为检验第二研究旨趣,将上十一个性性格症量表进行因素分析,发现其eig-envalues大于一者有二个。再做常态化最高变异数转轴(Normalized VarimaxRotation),取得因素结构。为检验第三研究旨趣,求人关技能量表与各性格症 量表之间的相关(product-moment correlations)。兹将这两次检验之结果列于表二。 表二:性格症量表的...
等等,其中有total值有三项SPSS在累计方差贡献率表里,只要操作这两项就能得出你想要的数据了,再点选rotation的varimax。你所要的数据在total variance explained 图中,从第一个数值开始分别为第一主成分特征值,后一个为转轴后的特征值。 或者直接用data reduction -factor ,也就是“Initial Eigenvalues”第一列,第...
通过因子分析中一个选项保存因子得分，然后系统会在原数据最后保存生成3列因子得分，将假设为a1、a2、a3代表3个因子，然后根据因子分析得出三个因子的特征根值，分别计算粗3个因子的权重，分别为各自的特征根值/三个因子特征根值之和。然后综合因子得分=a1*对应权重+a2*对应权重+a3*对应权重，之后就...
为检验第二研究旨趣,将上十一个性性格症量表进行因素分析,发现其eig-envalues大于一者有二个。再做常态化最高变异数转轴(Normalized VarimaxRotation),取得因素结构。为检验第三研究旨趣,求人关技能量表与各性格症 量表之间的相关(product-moment correlations)。兹将这两次检验之结果列于表二。 表二:性格症量表的...
为检验第二研究旨趣,将上十一个性性格症量表进行因素分析,发现其eig-envalues大于一者有二个。再做常态化最高变异数转轴(Normalized VarimaxRotation),取得因素结构。为检验第三研究旨趣,求人关技能量表与各性格症 量表之间的相关(product-moment correlations)。兹将这两次检验之结果列于表二。 表二:性格症量表的...
再做常态化最高变异数转轴(Normalized VarimaxRotation),取得因素结构。为检验第三研究旨趣,求人关技能量表与各性格症 量表之间的相关(product-moment correlations)。兹将这两次检验之结果列于表二。 表二:性格症量表的因素结构和其与人关技能的相关本来分析就可告此结束,但为便于讨论起见,本人将内部一致信度均低于...
再做常态化最高变异数转轴(Normalized VarimaxRotation),取得因素结构。为检验第三研究旨趣,求人关技能量表与各性格症 量表之间的相关(product-moment correlations)。 兹将这两次检验之结果列于表二。 表二:性格症量表的因素结构和其与人关技能的相关本来分析就可告此结束,但为便于讨论起见,本人将内部一致信度均低...
要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是：（1）首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。 （2）对标准化后的数据进行因子分析（主成分方法），使用方差最大化旋转。 （3）写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β...