因子載荷係數?
spss因子分析的載荷係數達到多少可以說得過去？ 5分
因子載荷沒有特殊要求，就像迴歸係數β
但是因子分析中其他貳參數卻又一定要求，就像Rsqure一樣
例如一般要取Eigenvalue特徵值大於1的公因子，或者Cumulative累積貢獻率要大於70%，還有就是各指標的公共度（共性方差）hsqure要夠大
問卷效度檢測標準化載荷量是不是路徑係數
可以將其理解為一種路徑係數，其實無論路徑係數還是因子載荷本質上都是一種迴歸係數，反映的是兩個變量之間的關係。只不過因子分析考查的是題目和潛變量的關係，而路徑分析考查的是潛變量之間的關係，為了表示二者的區別，就把因子分析中的迴歸係數稱為因子載荷，而把路徑分析中的迴歸係數稱為路徑係數。
主成分分析 spss怎麼得到因子載荷值
1輸入數據。
2點Analyze 下拉菜單，選Data Reduction 下的Factor 。
3打開Factor Analysis後,將數據變量逐個選中進入Variables 對話框中。
4單擊主對話框中的Descriptive按扭，打開Factor Analysis: Descriptives子對話框，在Statistics欄中選擇Univariate Descriptives項要求輸出個變量的均值與標準差，在Correlation Matrix 欄內選擇Coefficients項，要求計算相關係數矩陣，單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
5單擊主對話框中的Extraction 按鈕，打開如下圖所示的Factor Analysis: Extraction 子對話框。在Method列表中選擇默認因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 欄中選擇默認的Correlation Matrix 項要求從相關係數矩陣出發求解主成分，在Exact 欄中選擇Number of Factors;6， 要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。單擊Continue按鈕返回Factor Analysis主對話框。
6單擊主對話框中的OK 按鈕，輸出結果。
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驗證性因子分析cfa的因子載荷係數小於多少需要刪去
因子載荷的臨界值沒有統一的標準，根據《結構方程模型及其應用》這本教材的觀點，因子載荷在0.45以下的題目即可可考慮刪除，但實際應用中，研究者的取捨都是比較靈活的，有的題目儘管因子載荷不高，但考慮到是在使用他人已經修訂好的問卷（尊重版權），或者研究者自己有理由相信這道題目測到了想測的內容，有很好的理論意義，也是可以考慮保留的。
總結一下，最常見的取捨標準是0.45或0.4，最低的標準是0.3（有很多人以0.3為標準，但不會低於0.3還不刪），嚴格一點的話也有人以0.5為標準
因子分析中因子載荷aij的統計意義是（ ）。
D 利用標準化的數據計算的相關陣R的特徵值對應的單位特徵向量
這既是因子載荷的統計學意義，實際上也簡要說明了因子載荷的計算方式
因子載荷係數怎麼求
因子載荷係數就是潛變量的測量指標的路徑係數。（南心網 Amos結構方程模型）
因子載荷陣是成分得分系數矩陣還是成分矩陣？因為spss沒有因子載荷矩陣。。。
analyze（分析）->Dimension Reduction（降維）->factor（因子分析）->選中variables（變量）->extraction( 抽取)->correlation matrix（ 相關性矩陣） ->unrotated factor solution(未旋轉的因子解)->continue（繼續）
analyze（分析）->Dimension Reduction（降維）->factor（因子分析）->選中variables（變量）->scores（得分）->display fator score coefficient matrix（顯禒因子得分矩陣圖）->continue（繼續）
請教：因子分析中，載荷矩陣係數多為負數，為何
SPSS的因子分析過程本身只自帶了計算各因子得分的功能
Analyze——Data Reduction——Factor analyze
放入變量之後，其中有一項scores選項菜單，選上。
SPSS會在數據窗口中生成FAC1_1 之類的新數據。
如果要計算綜合得分，需要用每個共因子的方差貢獻率做權數，對每個因子進行加權，然後加總得到，這個以方差貢獻率為權數計算綜合得分的方法SPSS是不帶的，所以權數要自己手動算下，也很簡單。
算出權數之後用SPSS的Compute來加權求和計算綜合得分即可。
spss因子分析的結果中哪一項是因子載荷值
在這兒
SPSS中因子載荷矩陣 的負值 是什麼意思？
第一主成分中對變量的貢獻是看絕對值嗎？
是
負號是表示負相關嗎？
是，載荷為負表明這個項目與這個因子呈負相關