spss共同度的表是怎么樣的？

第一個表，KMO0.602，KMO大于0.7適用于因子分析。

第二個表叫做共，表示提取的信息量，如第二個數0.69，表示主成分提取了69%的c2的信息。

最重要的是，第三表提取了一個主成分，即一個因子。最后一個數字是48.9%，這也意味著它不適合進行因子分析，因子分析一般要求積累的信息量在85%以上。

第四個表是負載矩陣。它可以用來尋找特征向量。如果前k個主成分的貢獻率達到85%，說明前k個主成分基本包含了度量指標的全部信息，既減少了變量的數量，又便于對實際問題的分析和研究。第四張表能不能詳細解釋一下，這是因子負荷矩陣，表示每個因子對每個變量的負荷，也就是每個因子對每個變量的影響程度？

比如第一個數字是0.867，表示ZC10.867F1ε。很容易看出，0.867是第一主成分對標準化變量ZC1的影響程度。

怎么查問卷信效度？

1.在spss中導入問卷的相關數據，選擇分析窗口，點擊降維中的因子分析選項。

2.接下來，選擇所有變量作為因子分析變量，如果沒有問題，選擇確定。

3.這時，在檢查了原來的分析結果和KMO和巴特利特的球度檢驗后，你可以選擇繼續。

4.這樣就會得到相關的分析結果，從而實現spss測試問卷的信度和效度。

spss怎么看球形檢驗結果？

巴特利特球度試驗是一個數學術語。用于檢驗相關矩陣中變量之間的相關性，是否為單位矩陣，即檢驗每個變量是否獨立。

在進行因子分析之前，應先進行KMO檢驗和巴特利球檢驗。當KMO檢驗系數gt0.5，(bartlett球面檢驗x2統計的顯著性概率)p值lt0.05時，問卷才具有結構效度，才能進行因素分析。因子分析主要是你自己做了一個問卷。你要考慮這個問卷的數據的可靠性和有效性，以及它是否能在你想要調查的事情中起到代表性的作用。

在SPSS中，分析因子是因子分子。檢查底部KMO和巴特利特s測試球度在左下角第一個框描述，結果就出來了。看表格第一行的KMO值，Sig最后一行是星測的P值，小于0.05。我可以t上傳圖片，只能這樣描述了。