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数据分析只是为验证和支持论文假设的论文自身需要有完整的写作思路和分析目的，并提出具体性的假设然后再通过收集数据来分析验证你的假设。所以数据分析只是论文写作中非常小的一点点内容，核心是你要先有具体的论文写作思路
急求关于SPSS的题目，要祥解，谢谢要得到下面两张表并不难：I、Analyze——Data Reduction，出来Factor Analysis对话框，II、把你要分析的观测变量选择到Variables里面III、Descriptives里面的描述性统计，如Statistics的Univariate Descriptives和Coefficients勾上，前者是对方差的解释，后者是对变量之间的相关性分析。IV、打开Extraction后，跳出Factor Analysisi：Extraction对话框，Method选Principal components主成分分析法，一般都用主成分分析，如果case比较多，可以选择Maximum likelihood极大似然法。下面的analyze勾上Correlation Matrix，结果出来后你就可以看到各个因子的相关矩正；Display勾上Scree plot，出碎石图——ContinueV、Rotation是旋转方法，因为要保证每个因子都极少的受到其他因子的影响，所以要对因子旋转，Method下面选择Variamax，方差旋转。然后Continue。。。VI、Scores——勾上Save as variables，得分保存为变量，即你要的每个观测值的因子得分。注意，你所分析出来的因子一定要有所意义，这样，你的每个Case的因子得分有高有低，你就可以据此作出解释。VII、Options里面对旋转矩阵的排序，即Coefficient Display Format下面的Sortes by Size（因子载荷大小排序）、Suppress absolute values less than （.40），只显示>=0.40的因子载荷。continue。。。VIII、然后就ok分析吧。出来的结果注意看Rotated component matrix，左栏分别是变量，上栏是公因子，该矩阵表示该因子对各变量的解释能力，数值越大表示解释能力越强。线性表达式为：f1 = a1*x1 + a2*x2 + a3*x3。。。。ai表示矩阵中数值，f2同f1。你所做的总分由四个维度表达，应该是每个观测变量的得分吧，在VI操作中，电脑已经把得分附在变量后面了。看看就知道了。至于你提到的：维度1 维度2 维度3 维度4维度1 1.000 .689 .469 .597维度2 .689 1.000 .438 .604维度3 .469 .438 1.000 .623维度4 .597 .604 .623 1.000在步骤V中已经完成，即Analyze——Data Reduction——Extraction——勾上analyze的Correlation Matrix。它表示两个因子之间的相关关系，你的这个明显没有经过旋转就分析了，因子之间相互重合的信息比较多，应该经过正交旋转。嘿嘿。。。。
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