用spss做因子分析，特征根一定要大于1吗？

Question

我的数据如果取特征根值大于1，就只提取出1个因子，贡献率是70%左右，KMO值大于0.9，但似乎一个因子不太好解释。
如果取特征根大于0.5，就有三个因子，累计贡献率才能超过80%，但据说特征根值必须接近1？

Answer 1

特征根大于1是通常的标准,更多的时候需要根据理论模型来确定总共提取的因子数目,这个是大的前提。

在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。

在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。

扩展资料：

与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可以比较评价不同因果关系的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。

通过结构方程多组分析，我们可了解不同组别 (如不同性别) 内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显着差异。

参考资料来源：百度百科-因子分析法

Answer 2

特征根大于1是通常的标准，更多的时候需要根据理论模型来确定总共提取的因子数目，这个是大的前提，否则无论你提取出几个，如果从理论上说不通也没有什么意义。
累计贡献率有70就不错了，仅从解释力上看已经不需要增加新的因子了，因为因子多了模型就更复杂了。并且，因子提取的时候是否旋转也是值得考虑的问题。
最后，spss只能做探索性因素分析，如果是在发展问卷或者验证理论模型则需要用验证性因素分析，需要用Amos插件包或者其它软件才可以做。

Answer 3

提取因子不是根据特征值，而是根据贡献率的，一般要求贡献率至少达到80以上，