因子分析不理想,探索性因子不理想怎么办

如果主成分因子-1/失败，可以做验证因子-1/代替探索性因子- 。spss旋转分量矩阵结果不理想，候选数据不适合因子分析，验证因子分析能通过吗？主成分分析探索性因子分析(EFA)，验证性，可验证性因子分析往往会产生更好的结果，因为它在你设置结构因子的条件下测试这个结构是否适合你的数据，可能不会只有一个模型能拟合你的数据，但是只要你的拟合指数好，就OK，但是探索性的。

1、用标准的问卷采集数据后,得出的因子分类和前人分析的差异悬殊会是什么...这个原因太多了。我经常帮别人做这种数据分析。这很正常。不要看前人的文献。那些文献中的维度分类不一定是真实数据的反应，也可能只是为了迎合前人得出的结论而故意编造的。就我做了这么多年的数据分析经验来说，很少有问卷因子-1/得到和原始问卷一样的维度，除非你不做探索性的因子-1/，而是做验证性的因子。

2、SPSS软件进行因子分析,输出的得分系数矩阵,跟预期不符怎么办?有几个问题待定。1.数据收集有问题吗？很明显，这是一个问卷调查，那么被调查者能够回答专业问题吗？被调查者的选择是否合理？(说白了，有几个回答者同时选择这些问题。不靠谱的会选择有钱同时勤工俭学。你觉得这个人的选择有意义吗？)2图片好像不是spss的输出结果？同一行的标题1和5不会是问卷中的五个影响度吧？

3、spss旋转成分矩阵结果不理想候选数据不适合因子分析。当spss 因子分析选择正交或斜向旋转时，会生成“旋转分量矩阵” 。“旋转分量矩阵”从因子分析中获得。根据每个因子中每个变量的系数，表示该变量在因子中的载荷。一般属于这个。负数表示这个因子中的其他方向相反。“分量矩阵”由主分量分析法得到。主成分分析方法是把多个变量变成几个综合变量的多元统计方法。用这种方法可以从原始数据中获得许多有用的信息。但由于这种方法需要计算机求解，且计算复杂，所以很少使用。
【因子分析不理想,探索性因子不理想怎么办】
4、spss 因子分析,结果不是自己想要的怎么办?可以做验证因子分析代替探索性因子分析。关于这两种做法，可以上网搜一下。或者嗨我。可以用结构方程模型的软件进行验证因子分析，如果没有， spss只能用分层的方法提取因子，但效果不一定很好，每个量表都要单独进行因子。

5、用spss做因子分析, 因子旋转之后公因子还是不好解释,如图,请说明原因或...改变方法，再次旋转。其实我也不知道该怎么办。要么我不得不强行解释，将其命名为“综合指标”，要么我不得不重建指标。反正核心及以下期刊一般不需要看你索引构建背后的逻辑。重建索引和查找数据不是白费力气。完美一次，我看看你的结果。第一个指标，城乡可支配收入和人均GDP，R

因子分析 不理想,探索性因子不理想怎么办

因子分析不理想,探索性因子不理想怎么办