因子分析时如何多次旋转？

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请问大家，在做因子分析时，得到的结果不好解释，如何进行多次旋转，使得公共因子很好的解释呢？

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关键词：因子分析 很好的 旋转 因子分析

具体情况具体分析，可能需要减少变量，再旋转

spss自带的因子载荷矩阵旋转的方法：方差极大法（最常用）、斜交旋转法等。。。 软件会自动旋转到它认为的最优，在旋转后的因子载荷矩阵那个表最下方，会告诉你旋转了多少次。Rotation converged in ? iterations.

Rotated Component Matrix(a)
                Component
        1        2        3        4
VAR00025        .968        .028        -.039        .089
VAR00022        .914        .165        -.216        .150
VAR00023        .882        .306        -.243        -.013
VAR00027        .873        .009        -.052        -.002
VAR00017        .868        .383        -.224        .046
VAR00033        .858        -.132        .216        .044
VAR00028        .855        -.181        -.026        -.114
VAR00040        .826        .475        -.223        .113
VAR00046        .764        -.242        .089        -.103
VAR00026        .732        .188        -.213        -.376
VAR00035        .729        .079        -.009        .452
VAR00029        .697        .090        .384        -.054
VAR00036        -.299        -.057        .204        .102
VAR00018        -.025        .963        .018        .052
VAR00045        .136        .962        -.174        -.094
VAR00030        .181        .943        -.193        -.116
VAR00044        -.116        .941        .001        -.018
VAR00021        -.143        .905        .029        .004
VAR00024        .354        .875        -.219        -.116
VAR00032        .339        .873        -.266        -.151
VAR00016        .223        .790        -.294        -.308
VAR00041        -.048        .729        -.223        -.242
VAR00038        -.048        .729        -.223        -.242
VAR00042        -.003        -.203        .912        .105
VAR00039        -.003        -.203        .912        .105
VAR00043        -.074        -.004        .777        -.157
VAR00034        -.266        -.506        .672        .105
VAR00031        -.044        -.214        .648        -.161
VAR00048        .020        -.247        -.235        .901
VAR00047        -.288        -.375        .367        .667
VAR00019        .428        -.297        .297        .637
VAR00020        -.504        -.377        -.208        .636
VAR00037        -.434        -.066        .183        -.450

a. Rotation converged in 5 iterations.

上面是因子分析出来的结果，但各个指标分布的不规律，公因子没办法解释，该怎么办呢？会是什么原因

谢谢 3# jianerfei

谢谢 2# mengchuanjin

梅溪 发表于 2009-12-29 21:49
Rotated Component Matrix(a)
                Component
        1        2        3        4
VAR00025        .968        .028        -.039        .089
VAR00022        .914        .165        -.216        .150
VAR00023        .882        .306        -.243        -.013
VAR00027        .873        .009        -.052        -.002
VAR00017        .868        .383        -.224        .046
VAR00033        .858        -.132        .216        .044
VAR00028        .855        -.181        -.026        -.114
VAR00040        .826        .475        -.223        .113
VAR00046        .764        -.242        .089        -.103
VAR00026        .732        .188        -.213        -.376
VAR00035        .729        .079        -.009        .452
VAR00029        .697        .090        .384        -.054
VAR00036        -.299        -.057        .204        .102
VAR00018        -.025        .963        .018        .052
VAR00045        .136        .962        -.174        -.094
VAR00030        .181        .943        -.193        -.116
VAR00044        -.116        .941        .001        -.018
VAR00021        -.143        .905        .029        .004
VAR00024        .354        .875        -.219        -.116
VAR00032        .339        .873        -.266        -.151
VAR00016        .223        .790        -.294        -.308
VAR00041        -.048        .729        -.223        -.242
VAR00038        -.048        .729        -.223        -.242
VAR00042        -.003        -.203        .912        .105
VAR00039        -.003        -.203        .912        .105
VAR00043        -.074        -.004        .777        -.157
VAR00034        -.266        -.506        .672        .105
VAR00031        -.044        -.214        .648        -.161
VAR00048        .020        -.247        -.235        .901
VAR00047        -.288        -.375        .367        .667
VAR00019        .428        -.297        .297        .637
VAR00020        -.504        -.377        -.208        .636
VAR00037        -.434        -.066        .183        -.450

a. Rotation converged in 5 iterations.

上面是因子分析出来的结果，但各个指标分布的不规律，公因子没办法解释，该怎么办呢？会是什么原因

结果看来不错啊。var22 到 var29 在第一个因子上负荷高，var36在各因子上负荷都低（似乎可以删除），var18到var38主要在第二个因子上负荷高，var42到var31在第三个因子上负荷高，剩下5题主要在第四个因子（有没有反向计分题？）。探索性因子分析的结果与原来的设想不太一致，可能有许多原因，如果因子个数和原先预想相差不大，而且大多数题目都与设想相差不多，就不用太担心。适当删些题目，重新做因子分析可能会更好。

我设了33个指标对13个样本进行综合评价，但分析后指标集中的公因子和我预想的相差太大，不知道怎么解释了啊
数据都是很客观的，不会有什么问题。
7# icysmile2009

梅溪 发表于 2009-12-31 23:04
我设了33个指标对13个样本进行综合评价，但分析后指标集中的公因子和我预想的相差太大，不知道怎么解释了啊 ...

相对于你使用的变量数，样本大小了，随机误差早就把变量间真正的关系掩盖了

很有用~