SPSS軟件教程精講課程簡介：SPSS概述與應(yīng)用領(lǐng)域SPSS概述SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions）是一款強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件，廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、市場研究等領(lǐng)域。它提供了全面的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析和圖表繪制功能，能夠滿足各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。應(yīng)用領(lǐng)域市場研究：消費(fèi)者行為分析、產(chǎn)品定位、廣告效果評估醫(yī)學(xué)研究：臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、疾病風(fēng)險(xiǎn)因素研究、生存分析SPSS的安裝與界面介紹1軟件安裝SPSS的安裝過程簡單便捷，只需從官方網(wǎng)站下載安裝包，按照提示逐步操作即可。請確保您的計(jì)算機(jī)滿足軟件的最低配置要求，以保證軟件的正常運(yùn)行。2界面介紹SPSS的界面主要由數(shù)據(jù)視圖、變量視圖、輸出視圖和菜單欄組成。數(shù)據(jù)視圖用于顯示和編輯數(shù)據(jù)，變量視圖用于定義變量屬性，輸出視圖用于顯示分析結(jié)果，菜單欄提供了各種功能選項(xiàng)?；静僮鱏PSS基本操作：數(shù)據(jù)輸入與編輯數(shù)據(jù)輸入SPSS支持多種數(shù)據(jù)輸入方式，包括手動(dòng)輸入、從Excel文件導(dǎo)入、從文本文件導(dǎo)入等。選擇合適的數(shù)據(jù)輸入方式，能夠提高數(shù)據(jù)處理效率。數(shù)據(jù)編輯SPSS提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)編輯功能，包括數(shù)據(jù)修改、缺失值處理、重復(fù)值刪除等。合理運(yùn)用數(shù)據(jù)編輯功能，能夠保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性?？旖萱I掌握常用的SPSS快捷鍵，能夠提高操作效率。例如，Ctrl+C復(fù)制、Ctrl+V粘貼、Ctrl+Z撤銷等。熟練使用快捷鍵，能夠事半功倍。數(shù)據(jù)文件的建立與保存新建文件在SPSS中，可以通過菜單欄的“文件”->“新建”->“數(shù)據(jù)”來創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)文件。新建文件后，需要定義變量和輸入數(shù)據(jù)。保存文件數(shù)據(jù)文件建立完成后，需要及時(shí)保存?？梢酝ㄟ^菜單欄的“文件”->“保存”或“文件”->“另存為”來保存文件。SPSS數(shù)據(jù)文件的擴(kuò)展名為.sav。文件格式SPSS支持多種文件格式的保存，包括SPSS格式、Excel格式、文本格式等。根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的文件格式，能夠方便數(shù)據(jù)的共享和使用。變量的定義與屬性設(shè)置1變量名稱變量名稱是變量的唯一標(biāo)識符，應(yīng)具有描述性，能夠反映變量的含義。變量名稱應(yīng)以字母開頭，不能包含空格和特殊字符。2變量類型SPSS支持多種變量類型，包括數(shù)值型、字符型、日期型等。根據(jù)變量的性質(zhì)選擇合適的變量類型，能夠保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性。3變量標(biāo)簽變量標(biāo)簽是對變量的詳細(xì)描述，可以包含中文和特殊字符。變量標(biāo)簽?zāi)軌蛟谳敵鼋Y(jié)果中提供更多的信息，方便結(jié)果的解讀。數(shù)據(jù)類型的選擇與轉(zhuǎn)換數(shù)值型數(shù)值型變量用于存儲(chǔ)數(shù)值數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。數(shù)值型變量包括整數(shù)型、小數(shù)型等。選擇合適的數(shù)值型變量類型，能夠提高數(shù)據(jù)處理效率。字符型字符型變量用于存儲(chǔ)文本數(shù)據(jù)，不能進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。字符型變量可以用于存儲(chǔ)姓名、地址等信息。合理運(yùn)用字符型變量，能夠方便數(shù)據(jù)的管理和分析。日期型日期型變量用于存儲(chǔ)日期數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行日期運(yùn)算。日期型變量可以用于存儲(chǔ)出生日期、入職日期等信息。掌握日期型變量的使用，能夠方便數(shù)據(jù)的分析和展示。數(shù)據(jù)排序與個(gè)案選擇數(shù)據(jù)排序SPSS提供了數(shù)據(jù)排序功能，可以按照一個(gè)或多個(gè)變量的值對數(shù)據(jù)進(jìn)行升序或降序排列。數(shù)據(jù)排序有助于數(shù)據(jù)的查找和分析。1個(gè)案選擇SPSS提供了個(gè)案選擇功能，可以根據(jù)一定的條件選擇符合條件的個(gè)案進(jìn)行分析。個(gè)案選擇有助于聚焦研究對象，提高分析的準(zhǔn)確性。2條件設(shè)置在進(jìn)行個(gè)案選擇時(shí)，可以設(shè)置各種條件，包括數(shù)值條件、字符條件、日期條件等。靈活運(yùn)用條件設(shè)置，能夠滿足各種數(shù)據(jù)分析需求。3數(shù)據(jù)文件的合并與拆分1數(shù)據(jù)合并將多個(gè)數(shù)據(jù)文件合并為一個(gè)數(shù)據(jù)文件，方便進(jìn)行統(tǒng)一分析。2數(shù)據(jù)拆分將一個(gè)數(shù)據(jù)文件拆分為多個(gè)數(shù)據(jù)文件，方便進(jìn)行分組分析。3合并方式包括添加個(gè)案、添加變量等方式。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置與加權(quán)1數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置將數(shù)據(jù)的行和列互換，改變數(shù)據(jù)的排列方式。2數(shù)據(jù)加權(quán)為不同的個(gè)案賦予不同的權(quán)重，反映其重要性。3應(yīng)用場景數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置適用于表格數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)加權(quán)適用于調(diào)查數(shù)據(jù)的分析。描述性統(tǒng)計(jì)分析：基本概念描述性統(tǒng)計(jì)分析是對數(shù)據(jù)基本特征的描述，包括集中趨勢、離散程度、分布形態(tài)等。常用的描述性統(tǒng)計(jì)量包括平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值等。通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，可以初步了解數(shù)據(jù)的特征。頻數(shù)分析：數(shù)據(jù)分布的初步探索頻數(shù)分布表頻數(shù)分布表顯示了每個(gè)數(shù)值或數(shù)值區(qū)間的頻數(shù)和頻率，可以直觀地了解數(shù)據(jù)的分布情況。條形圖條形圖以條形的高度表示頻數(shù)，可以清晰地展示數(shù)據(jù)的分布情況。條形圖適用于離散型數(shù)據(jù)的分析。餅圖餅圖以扇形的大小表示頻率，可以直觀地展示各部分占總體的比例。餅圖適用于分類數(shù)據(jù)的分析。百分位數(shù)與集中趨勢的度量百分位數(shù)百分位數(shù)是指將數(shù)據(jù)從小到大排列后，位于某個(gè)百分比位置上的數(shù)值。常用的百分位數(shù)包括中位數(shù)（50%）、四分位數(shù)（25%和75%）等。集中趨勢集中趨勢是指數(shù)據(jù)向中心值靠攏的程度。常用的集中趨勢度量包括平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等。選擇合適的集中趨勢度量，能夠反映數(shù)據(jù)的中心位置。離散程度的度量：方差與標(biāo)準(zhǔn)差1方差方差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)，表示數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的程度。方差越大，數(shù)據(jù)的離散程度越高。2標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根，也是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)差的單位與原始數(shù)據(jù)的單位相同，更易于解釋。3應(yīng)用場景方差和標(biāo)準(zhǔn)差廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析中，可以用于比較不同數(shù)據(jù)集的離散程度，評估數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。統(tǒng)計(jì)圖表的繪制：條形圖、餅圖條形圖條形圖適用于展示分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)或頻率。通過條形的高度，可以直觀地比較不同類別的大小。餅圖餅圖適用于展示分類數(shù)據(jù)各部分占總體的比例。通過扇形的大小，可以清晰地了解各部分的重要性。繪制步驟在SPSS中，可以通過菜單欄的“圖形”->“舊對話框”->“條形圖”或“餅圖”來繪制條形圖或餅圖。根據(jù)提示設(shè)置變量和選項(xiàng)即可。直方圖與箱線圖的應(yīng)用直方圖直方圖適用于展示連續(xù)型數(shù)據(jù)的分布情況。通過直方圖的形狀，可以了解數(shù)據(jù)的對稱性、偏度和峰度。箱線圖箱線圖可以展示數(shù)據(jù)的最小值、最大值、中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值。通過箱線圖，可以快速了解數(shù)據(jù)的分布情況和異常值。異常值箱線圖可以幫助識別異常值。異常值是指明顯偏離其他數(shù)據(jù)的數(shù)值，需要進(jìn)行特殊處理。探索性數(shù)據(jù)分析：正態(tài)性檢驗(yàn)1正態(tài)分布正態(tài)分布是一種常見的概率分布，具有對稱、鐘形的特點(diǎn)。許多統(tǒng)計(jì)方法都假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。2正態(tài)性檢驗(yàn)正態(tài)性檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。常用的正態(tài)性檢驗(yàn)方法包括Shapiro-Wilk檢驗(yàn)、Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)等。3結(jié)果解讀如果正態(tài)性檢驗(yàn)的P值小于顯著性水平（如0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。否則，認(rèn)為數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。偏度與峰度的解釋偏度偏度是衡量數(shù)據(jù)分布對稱性的指標(biāo)。偏度為正表示右偏，偏度為負(fù)表示左偏，偏度為0表示對稱。峰度峰度是衡量數(shù)據(jù)分布峰值尖銳程度的指標(biāo)。峰度大于3表示尖峰分布，峰度小于3表示平峰分布，峰度等于3表示正態(tài)分布。應(yīng)用場景偏度和峰度可以用于描述數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，幫助選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法。例如，對于偏度較大的數(shù)據(jù)，可以使用非參數(shù)檢驗(yàn)方法。t檢驗(yàn)：單樣本t檢驗(yàn)單樣本t檢驗(yàn)單樣本t檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)一個(gè)樣本的平均數(shù)是否與一個(gè)已知的總體平均數(shù)存在顯著差異。該方法適用于小樣本數(shù)據(jù)，且總體標(biāo)準(zhǔn)差未知的情況。1假設(shè)檢驗(yàn)單樣本t檢驗(yàn)基于假設(shè)檢驗(yàn)的原理。首先提出原假設(shè)（樣本平均數(shù)等于總體平均數(shù)）和備擇假設(shè)（樣本平均數(shù)不等于總體平均數(shù)），然后計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量和P值。2結(jié)果解讀如果P值小于顯著性水平（如0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)存在顯著差異。否則，接受原假設(shè)，認(rèn)為兩者不存在顯著差異。3獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)：組間比較1獨(dú)立樣本兩組樣本之間相互獨(dú)立，不存在關(guān)聯(lián)。2組間比較比較兩組樣本的平均數(shù)是否存在顯著差異。3應(yīng)用場景例如，比較男性和女性的平均身高是否存在差異。配對樣本t檢驗(yàn)：自身前后比較1配對樣本同一組樣本在不同時(shí)間點(diǎn)或不同條件下的數(shù)據(jù)。2自身前后比較比較同一組樣本在不同時(shí)間點(diǎn)或不同條件下的平均數(shù)是否存在顯著差異。3應(yīng)用場景例如，比較患者在治療前后的血壓是否存在差異。方差分析：基本原理方差分析（ANOVA）是一種用于比較多個(gè)組別平均數(shù)是否存在顯著差異的統(tǒng)計(jì)方法。其基本原理是將總變異分解為組間變異和組內(nèi)變異，通過比較兩者的比例來判斷組別間是否存在差異。單因素方差分析：多組間比較單因素只有一個(gè)因素對結(jié)果變量產(chǎn)生影響。多組間比較比較三個(gè)或三個(gè)以上組別的平均數(shù)是否存在顯著差異。F檢驗(yàn)通過F檢驗(yàn)來判斷組別間是否存在差異。多重比較：事后檢驗(yàn)的選擇事后檢驗(yàn)在方差分析中，如果發(fā)現(xiàn)組別間存在顯著差異，需要進(jìn)行事后檢驗(yàn)，以確定哪些組別之間存在差異。檢驗(yàn)方法常用的事后檢驗(yàn)方法包括Bonferroni檢驗(yàn)、Tukey檢驗(yàn)、Scheffe檢驗(yàn)等。選擇合適的檢驗(yàn)方法，能夠提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。雙因素方差分析：交互效應(yīng)分析1雙因素有兩個(gè)因素對結(jié)果變量產(chǎn)生影響。2交互效應(yīng)兩個(gè)因素之間存在交互作用，即一個(gè)因素對結(jié)果變量的影響受到另一個(gè)因素的影響。3應(yīng)用場景例如，研究不同藥物和不同劑量的組合對療效的影響。協(xié)方差分析：控制混雜因素協(xié)變量影響結(jié)果變量的混雜因素，需要進(jìn)行控制?？刂苹祀s通過協(xié)方差分析，可以控制協(xié)變量的影響，更準(zhǔn)確地評估自變量對結(jié)果變量的影響。應(yīng)用場景例如，研究不同教學(xué)方法對學(xué)生成績的影響，需要控制學(xué)生的入學(xué)成績。相關(guān)分析：變量間的關(guān)系相關(guān)關(guān)系研究兩個(gè)或多個(gè)變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，以及關(guān)系的強(qiáng)度和方向。散點(diǎn)圖通過散點(diǎn)圖可以直觀地觀察變量之間的關(guān)系。相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)用于衡量變量之間關(guān)系的強(qiáng)度和方向。Pearson相關(guān)系數(shù)：線性相關(guān)1Pearson相關(guān)系數(shù)用于衡量兩個(gè)連續(xù)型變量之間的線性相關(guān)關(guān)系。2取值范圍取值范圍為-1到1。正值表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，0表示無相關(guān)關(guān)系。3應(yīng)用場景例如，研究身高和體重之間的線性相關(guān)關(guān)系。Spearman等級相關(guān)：非線性相關(guān)Spearman等級相關(guān)用于衡量兩個(gè)變量之間的單調(diào)相關(guān)關(guān)系，不要求變量是連續(xù)型變量。等級轉(zhuǎn)換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為等級數(shù)據(jù)，然后計(jì)算相關(guān)系數(shù)。應(yīng)用場景例如，研究學(xué)生的考試成績排名和課堂表現(xiàn)排名之間的相關(guān)關(guān)系。回歸分析：基本概念與模型回歸分析用于研究一個(gè)或多個(gè)自變量對因變量的影響關(guān)系，可以進(jìn)行預(yù)測和解釋。1自變量影響因變量的變量，也稱為預(yù)測變量。2因變量被自變量影響的變量，也稱為結(jié)果變量。3線性回歸：預(yù)測與解釋1線性關(guān)系假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系。2回歸方程通過回歸分析，可以得到回歸方程，用于預(yù)測因變量的值。3解釋力度通過R平方值，可以評估回歸方程對因變量的解釋力度。多元線性回歸：多個(gè)自變量1多個(gè)自變量多個(gè)自變量共同影響因變量。2偏回歸系數(shù)用于評估每個(gè)自變量對因變量的獨(dú)立影響。3模型選擇需要選擇合適的自變量，構(gòu)建最佳的回歸模型?；貧w診斷：殘差分析殘差是實(shí)際值與預(yù)測值之間的差異。通過殘差分析，可以評估回歸模型的假設(shè)是否成立，以及是否存在異常值。非線性回歸：曲線模型的選擇指數(shù)模型適用于因變量呈指數(shù)增長或衰減的情況。對數(shù)模型適用于因變量隨自變量的增加而增加，但增加速度逐漸減緩的情況。多項(xiàng)式模型適用于因變量與自變量之間存在復(fù)雜曲線關(guān)系的情況。Logistic回歸：二元結(jié)果變量二元變量因變量只有兩種取值，例如0和1，表示成功或失敗，發(fā)生或未發(fā)生。Logistic函數(shù)使用Logistic函數(shù)建立自變量與因變量之間的關(guān)系，預(yù)測因變量發(fā)生的概率。生存分析：基本概念1生存時(shí)間從某個(gè)起始事件到某個(gè)終點(diǎn)事件發(fā)生的時(shí)間。2刪失數(shù)據(jù)部分個(gè)案在研究結(jié)束時(shí)未發(fā)生終點(diǎn)事件，其生存時(shí)間未知。3生存函數(shù)表示在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)之前未發(fā)生終點(diǎn)事件的概率。Kaplan-Meier生存曲線生存曲線Kaplan-Meier生存曲線是一種用于估計(jì)生存函數(shù)的非參數(shù)方法。曲線解讀生存曲線的下降表示終點(diǎn)事件的發(fā)生，曲線越陡峭表示終點(diǎn)事件發(fā)生的速度越快。比較組別可以比較不同組別的生存曲線是否存在顯著差異。Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型：風(fēng)險(xiǎn)因素分析風(fēng)險(xiǎn)因素分析哪些因素會(huì)影響終點(diǎn)事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)比在整個(gè)研究期間保持不變。風(fēng)險(xiǎn)模型建立風(fēng)險(xiǎn)模型，預(yù)測終點(diǎn)事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)?？ǚ綑z驗(yàn)：基本原理1卡方檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。2期望頻數(shù)假設(shè)變量之間不存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，計(jì)算出的理論頻數(shù)。3觀察頻數(shù)實(shí)際觀察到的頻數(shù)。列聯(lián)表分析：分類變量的關(guān)聯(lián)列聯(lián)表用于展示兩個(gè)或多個(gè)分類變量的頻數(shù)分布情況。關(guān)聯(lián)分析通過卡方檢驗(yàn)，分析分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。應(yīng)用場景例如，研究性別和吸煙行為之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。Fisher精確檢驗(yàn)：小樣本分析小樣本當(dāng)樣本量較小時(shí)，卡方檢驗(yàn)可能不適用。1精確檢驗(yàn)Fisher精確檢驗(yàn)是一種適用于小樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，用于檢驗(yàn)分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。2應(yīng)用場景例如，研究罕見疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素。3非參數(shù)檢驗(yàn)：基本原理1非參數(shù)檢驗(yàn)不要求數(shù)據(jù)服從特定的分布，適用于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。2等級數(shù)據(jù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為等級數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。3應(yīng)用場景當(dāng)數(shù)據(jù)不滿足參數(shù)檢驗(yàn)的假設(shè)時(shí)，可以使用非參數(shù)檢驗(yàn)。Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)1配對樣本適用于配對樣本數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗(yàn)。2符號秩根據(jù)差異的符號和秩進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。3應(yīng)用場景例如，比較患者在治療前后的疼痛程度。Mann-WhitneyU檢驗(yàn)適用于獨(dú)立樣本數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗(yàn)，用于比較兩組數(shù)據(jù)的分布是否存在顯著差異。Kruskal-Wallis檢驗(yàn)：多組比較多組比較適用于多組獨(dú)立樣本數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗(yàn)。等級數(shù)據(jù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為等級數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。與ANOVA類似類似于參數(shù)檢驗(yàn)中的方差分析。信度分析：概念與目的信度指測量結(jié)果的可靠性和一致性。目的評估測量工具的質(zhì)量，確保測量結(jié)果的準(zhǔn)確性。Cronbach'sAlpha系數(shù)：內(nèi)部一致性1內(nèi)部一致性指測量工具內(nèi)部各個(gè)項(xiàng)目之間的一致性程度。2Alpha系數(shù)用于評估內(nèi)部一致性的常用指標(biāo)，取值范圍為0到1。3解讀標(biāo)準(zhǔn)一般來說，Alpha系數(shù)大于0.7表示內(nèi)部一致性較好。重測信度與復(fù)本信度重測信度指同一測量工具在不同時(shí)間點(diǎn)對同一對象進(jìn)行測量，結(jié)果的一致性程度。復(fù)本信度指使用兩個(gè)等價(jià)的測量工具對同一對象進(jìn)行測量，結(jié)果的一致性程度。評估方法可以通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)來評估重測信度和復(fù)本信度。效度分析：概念與種類效度指測量工具能夠準(zhǔn)確測量其所要測量的特質(zhì)或概念的程度。種類包括內(nèi)容效度、效標(biāo)效度和結(jié)構(gòu)效度。測量工具評估測量工具是否準(zhǔn)確測量了其所要測量的特質(zhì)或概念。內(nèi)容效度、效標(biāo)效度、結(jié)構(gòu)效度1內(nèi)容效度指測量工具的內(nèi)容是否能夠代表所要測量的特質(zhì)或概念。2效標(biāo)效度指測量工具的測量結(jié)果與外部效標(biāo)之間的相關(guān)程度。3結(jié)構(gòu)效度指測量工具是否能夠測量到所要測量的特質(zhì)或概念的理論結(jié)構(gòu)。因子分析：數(shù)據(jù)降維與結(jié)構(gòu)簡化數(shù)據(jù)降維將多個(gè)變量減少為少數(shù)幾個(gè)因子，簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)簡化揭示變量之間的潛在關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。應(yīng)用場景例如，用于問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)潛在的因子結(jié)構(gòu)。主成分分析：方差最大化主成分通過線性組合原始變量，得到新的變量，稱為主成分。1方差最大化選擇的主成分能夠解釋原始數(shù)據(jù)的大部分方差。2降維使用少數(shù)幾個(gè)主成分代替原始的多個(gè)變量，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。3因子旋轉(zhuǎn)：解釋因子的意義1因子旋轉(zhuǎn)通過旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，使因子更易于解釋。2正交旋轉(zhuǎn)常用的旋轉(zhuǎn)方法，保持因子之間的獨(dú)立性。3斜