探索性因子分析结果意思是指为了找出影响观测变量的因子个数，以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度。
匿名回答于2024-05-18 12:55:55
探索性因子分析的结果解释主要包括以下几个方面：
1. 因子个数和解释度：探索性因子分析的目标之一是确定数据中存在的潜在因子个数。通常会通过解释总方差的百分比来确定因子个数，一般选择解释度达到60%到80%的因子个数。解释度越高，说明所选择的因子个数能够更好地解释原始数据的变异程度。
2. 因子载荷：因子载荷表示每个变量与各个因子之间的相关性强度。通常会根据因子载荷的绝对值大小来确定每个变量所属的主要因子。载荷绝对值大于0.3或0.4的变量与对应因子具有较强的相关性。根据具体研究领域和问题，还可以考虑因子载荷绝对值大于0.5或0.6的变量作为主要贡献因子。
3. 因子命名和解释：根据变量在因子载荷矩阵中的分布情况，结合变量的含义和研究领域的背景知识，对每个因子进行命名和解释。通常会选择因子载荷最高的两三个变量来代表该因子的含义。通过这种方式，可以为每个因子赋予一定的实际含义，进一步解释因子分析的结果。
4. 因子间相关性和因子解释：在因子分析中，还需要检查因子之间的相关性情况。如果存在相关性较高的因子，可能需要对它们进行合并或进一步分析。同时，还需要将因子分析结果与实际研究问题联系起来，对每个因子的解释进行探索和解读，了解因子与研究问题之间的关系，推断潜在的影响因素。
总之，探索性因子分析的结果解释需要综合考虑解释度、因子载荷、因子命名和解释、因子间相关性等方面，以深入理解数据的结构和潜在特征，并为进一步研究提供有价值的指导。
匿名回答于2024-05-14 08:04:54
