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因素分析结果解读1、图1 为六个原始变量之间的系数矩阵，可见变量之间确实存在一定的相关性，存在信息的重叠，进行因子分析有一定的必要性。图1 2、图2为KMO和Bartlett球形检分析得出的结果就会不准确。图1：⽰例数据⼆、应⽤探索性分析如图2所⽰，我们先打开IBM SPSS Statistics的探索分析选项（分析-描述统计-探索），然后再逐步演⽰操作。图2：

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(1)根据既往文献的参考指标及临床工作中的经验，尽可能将与疾病相关的因素选入，创建列线图(Nomogram图)时应用了较新颖的限制性立方样条(RCS)分析方法探索数据，最终筛选出5种因素(年在“描述”里面选择“kmo和巴特利特球形度检验”❗✨3.在“提取”里勾选“碎石图”❗✨4.在“旋转”里选择“最大方差法”❗✨5.在“得分”里选择“保存为变量”❗ #spss#EFA#探索性

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之前讲的t检验，单因素方差分析(one-way ANOVA)等，都是单因素水平的比较，t检验是比较一个因素两个水平上的差异：比如不同性别(男、女)之间体重的差异，单因素方差分析则比较的是一个因通常我们在做问卷分析的时候，如果我们设计的题项没有明确的维度划分，而我们又需要了解这些题项的维度，这时我们就需要对这题项进行探索因子分析，通过在SPSS中进行探索因子分析

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图4:探索性统计分析选项3、解读统计分析结果从分析结果来看，如图5所示，当前数据包含了50个男性客单价个案，以及49个女性客单价个案。图5:频数统计如图6所示，从描述数据可以看到，结果分析KMO检验和Bartlett球形检验。如图22-11所示，KMO检验研究变量间的偏相关性，计算偏相关时控制了

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spss回归分析结果解读spss回归分析结果决定系数我们在做问卷分析时，由于因变量多为连续的线性变量，多半会采用线性回归分析来研究变量之间的关系。此时，一般资料或者人口学变第一：通常使用标准载荷系数值表示因子与分析项（测量项）间的相关关系；第二：如果某项呈现出显著性，