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SPSS探索性因素分析（Exploratory Factor Analysis）与验证性因素分析（Confirmatory Factor Analysis）的区别与编程实现 简介： 因素分析是一种常用的统计方法，用于研究观测变量之间的潜在结构和因素。其通过将多个观测变量转化为较少的无关因子来简化数据分析，并揭示数据中的潜在模式。SPSS软件提供了探索性因素分析和验证性因素分析的功能，本文将介绍它们的区别，并提供相应的编程实现。 一、探索性因素分析（EFA） 探索性因素分析是一种无先验假设的数据降维技术，用于确定少数几个无关因子（即潜在结构），以解释观测变量之间的变异性。它通过考察因子载荷（factor loading）和公共因子方差来识别模式，并生成因子解释变量的新集合。 EFA的步骤如下： 准备数据：将需要进行因素分析的观测变量导入SPSS软件中。 提取因子：选择合适的提取因子方法（如主成分分析、最大似然法），并确定提取的因子数量。 旋转因子：对提取的因子进行旋转（如方差最大旋转、极简结构旋转），以获得更容易解释的结果。 解释因子：根据因子载荷和公共因子方差，解释每个因子的含义。 验证结果：通过检查因子载荷矩阵、因子间相关性等指标，验证因子分析结果的可信度。以下是一个使用SPSS进行探索性因素分析的代码示例： FACTOR /VARIABLES Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 /MISSING LIS |
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