spss数据分析结果怎么调
spss因子分析每次数据都不一样？
spss因子分析每次数据都不一样？
理论上不会改变。因子分析的主要途径是构建因子模型来计算各主因子得分，从而分析主因子的贡献力总结出因子实际意义。
数据标准化只是将不同变量量纲化，说明白点就是去掉各变量的单位，统一为标准化数据。
如果你的原始数据单位不冲突，标准化与否影响不大，正规来讲，做多元统计分析前需要将数据进行标准化处理，保证统计分析的正确性。
所以不仅不要担心结果改变，相反应该要求数据的标准化处理。
但是标准化的方法不一，每次标准化后的数据肯定也会不一样，所以每次标准化后数据做出的因子得分实际上也不能保证一样。这里要搞清楚因子分析的结果不是看因子分析的得分是不是几，而是靠这个得分做出分析结果也就是经济学意义，所以即便因子得分有可能不一样，只要结果分析到达一致即可
spss数据分析中的p值怎么算？
spss数据分析中的p值算法如下，
1.当假设性检验为左侧检验时，计算公式为：pcdf（ts）；
2.
当假设性检验为右侧检验时，计算公式为：p1-cdf（ts）；
3.
当假设性检验为双侧检验时，计算公式为：p2*（1-cdf（ts））；其中，cdf（ts）是检验统计量基于在H0下样本实际观察到的值的概率，需要通过查表获得。P值的意义P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率 很小,而如果出现了，根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设，P 值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显者。但是检验的结果究竟是#34显著的”、“中度显著的”、还是#34高度显著的#34需要我们自己根据P值的 大小和实际问题来解决。
spss信效度分析步骤及结果分析？
1进入SPSS界面后，载入需要进行信度分析的数据。
2点击菜单栏的“分析”，进入“可靠性分析”。
3点选左侧的各项指标，点击添加到右侧的“项”中。
4点击“统计“，进入”统计“设置界面。
5依次勾选”项“，”相关性“，”平均值“，完成后点击继续。
6在“模型”的下拉选框中选择“Alpha”，设置完成后“确定”会出现信度分析后的结果对话框。
7从“Case Processing Summary”的表格可以看到总共906个个案参与了信度分析，并且没有缺失值。
8从“Realiability Statistics”的计量结果中更可以得到Crobachs Alpha值为0.898，而基于标准化项的Cronbachs Alpha值为0.894，这两个系数都在90%，故分析的数据具有很高的内在一致性，可靠性较强。