因素旋转的目的。 正交旋转与斜交旋转的区别、选择依据和原因。 斜交旋转为何同时报告模式矩阵、结构矩阵。 各学者对样本量的要求。 实际分析数据时遇到问题后的解决思路是什么。 综上,本篇内容在原理和方法选择上进行了更多总结,因为它是作为后续实操过程中如何解读统计结果和步骤决策的关键,SPSS实际操作并不复杂,关...
e)直接斜交法(Oblimin法):属于斜交旋转。勾选此法后,必须在Delta中输入一个<=0.80的数值。当δ(Delta)的数值为负数,其绝对值越大,则表示因素间的斜交情形越不明显,越接近正交;当δ=-4,表示因素间的相关为0,此时变为直交旋转;当δ的数值越接近0.80,表示因素间的相关越高。SPSS默认δ的数值为0。
斜交旋转spss分析结果解读 1、打开SPSS与相应的数据文件。2、从SPSS的菜单，依次选择：Analyze——Dimension Reduction——Factor...。3、从左边的变量列表中，将需要进行因素分析的变量移到右边的变量框。4、点击Rotation...，然后选择：Method中的Varimax，点击下面的按钮Continue。5、点击Options...，然后复选：（1...
关于旋转的问题，我spss工具书解释为：在因子分析中，要专业的解释共性因子具有实际意义并不是很容易。在数学上可以证明，满足模型要求的共性因子并不唯一，只要对初始共性因子进行旋转就可以获得新的共性因子。旋转后因子载荷将得到重新分配，使公因子负荷系数向更大（1）或更小（0）方向变化，因此有可能...
在因子分析中,对因子旋转的两种常用方法正交旋转法和斜交旋转法的特点描述不正确的是( )。A.斜交旋转法即SPSS的直接Obkimin法,该法允许公共因子间相关,也容易解释
探索性因子分析采用正交旋转得到的“成分相关矩阵”是降维后各维度的相关性吗？同理，采用斜交方法得到...