SPSS简单因素分析的操作步骤如下，结果分析需结合KMO检验、Bartlett检验、碎石图及因子载荷矩阵综合判断：一、操作步骤打开因素分析对话框菜单栏选择：Analyse → Dimension Reduction → Factor。添加分析变量在主对话框中，将需分析的变量（如x1-x8）移至Variables框，点击箭头按钮添加。设置描述统计选项点击Descriptive按钮，勾选KMO and Bartlett's Test of Sphericity，检验数据是否适合因素分析。点击Continue返回主对话框。设置提取方法点击Extraction按钮，勾选Scree Plot以输出碎石图，直观观察特征根变化。点击Continue返回主对话框。运行分析点击OK按钮，SPSS将输出结果。二、结果分析方法KMO检验作用：检验变量间相关性，判断数据是否适合因素分析。标准：KMO > 0.7：数据相关性较好，适合分析。0.5 ≤ KMO ≤ 0.7：勉强可接受。KMO < 0.5：不适合因素分析。示例：若KMO值为0.6，说明相关性一般，但可尝试分析。Bartlett检验作用：检验变量是否相互独立。判断：若Sig值显著（如p < 0.05），则拒绝独立假设，说明变量间存在相关性，适合因素分析。碎石图（Scree Plot）作用：通过特征根变化确定因子数量。判断：横轴为因子序号，纵轴为特征根。曲线陡峭部分对应重要因子，平缓部分对应次要因子。示例：若前3个因子特征根明显高于后续因子，且后续变化平缓，则提取3个因子较合适。因子载荷矩阵作用：显示各变量在不同因子上的载荷（权重），用于解释因子含义。判断：载荷值 > 0.5：变量与因子关联较强。同一变量在多个因子上的载荷均较高时，需考虑因子命名合理性。示例：若变量x1在因子1上的载荷为0.884，在因子2上为0.385，则x1主要归属于因子1。因子计算公式：根据载荷矩阵可构建因子得分公式，如：ZX1 = 0.884F1 + 0.385F2 + 0.12F3三、注意事项若KMO值过低（如<0.5），需考虑删除低相关性变量或重新设计问卷。碎石图需结合实际研究背景判断因子数量，避免过度提取。因子命名需结合变量含义及载荷矩阵综合分析，确保逻辑合理性。