可以使用spssau的【生成变量】功能计算维度均值，把多个题项合并成一个维度后，再进行相关分析。
比如想要将“我在工作中能获得成就感”、“我可以在工作中发挥个人的才能”这两题合并成一个维度（影响因素），可以通过SPSSAU的【生成变量】功能计算均值，生成新的变量用于后续分析。
操作步骤：1、选择所有要合并的题项；2、添加上变量名称；3、确认处理。
我们可以帮助您
因子分析时候 有个选项 里面 是选择保存 因子得分然后在原始数据的最后面就会有几列新的数据出来 其中就包括了你提取出来的几个主因子的得分然后你要求相关 就是把新出来的几列因子得分之间就好了，但是 提取出来的因子之间是没有相关性的，所以这个相关没有必要的
因子分析结果中有
可以。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
主流的方法是用Amos、Mplus、Lisrel等结构方程模型软件做验证性因子分析，SPSS的因子分析是探索性。（咸菜统计）
要用到spss统计软件我写的时候是在图书馆找的关于spss的书，上面一般都会有详细步骤，应为影子分析太复杂一言半语也说不清楚的，可以先去学校的图书馆找一下，不懂的再问我
这个应该是没有问题的，数据都是一样的，中介软件不同而已，最会数据带入的都是自己算法中的，不会对计算结果产生影响。实证分析是指排除了主观价值判断，只对经济现象、经济行为或经济活动及其发展趋势做客观分析，只考虑经济事物间相互联系的规律，并根据这些规律来分析和预测人们经济行为的效果。实证分析简言之就是分析经济问题“是什么”的研究方法。侧重研究经济体系如何运行,分析经济活动的过程、后果及向什么方向发展,而不考虑运行的结果是否可取。实证分析法在一定的假定及考虑有关经济变量之间因果关系的前提下,描述、解释或说明已观察到的事实,对有关现象将会出现的情况做出预测。客观事实是检验由实证分析法得出结论的标准。
毕业论文实证分析不会怎么办：
1 .均衡分析与非均衡分析
简单的说均衡就是数量分析，非均衡就是变量分析。
2，静态分析与动态分析
动态分析需要考虑时间因素，静态不需要考虑，如果你做的是近3-5年的财物数据变化，那么就要考虑动态分析
3 1跟2相结合而产生的静态均衡分析，比较静态均衡分析，动态均衡分析
例如动态均衡分析，就是要在考虑数据分析的基础上考虑时间因素的影响。
4 定性分析与定量分析
研究经济现象的性质以及内在规定性与规律性要用定性分析，而研究经济现象量的关系要用定量分析。所以，你要看好自己题目研究的主体因素到底是定性还是定量
实证分析有哪些工具可以用：
比较常用与简单，如果不会，网上有一大堆免费的教程可以看，统计专业的同学应该不用说了，这是必须要会的。
2 Eviews
常规的Ols回归，本科毕业论文较为常用，当然上面的spss也比较常用，在软件操作中需要使用Ols进行多元回归性进行回归，然后在根据结果分析，主要目的为了完善模型。
3二元选择模型
数学专业的应该不陌生，其他专业看不懂也没关系
4 Arima
说实话不常用，但是经济学专业的同学一定知道，这个是分析经济指标预测的重要模型。
（1）用巴特利球形检验或KMO检验，判断学生的各科成绩是否适合因子分析；（2）构造因子变量，用主成分分析法，确定公共因子；（3）求因子载荷矩阵；（4）对因子载荷矩阵进行旋转，使各门课程在公共因子上的作用更加明显并易于解释；（5）计算因子得分系数矩阵，根据回归算法计算出因子得分函数的系数；（6）根据“ ”（其中 是第 个主成分的贡献率， 是第 个因子的得分）模型，计算每个学生成绩在 个公共因子上的得分并求和，以此作为综合评价的依据进行排序。
你好spss熟练掌握你怎么联系呢
要用到spss统计软件我写的时候是在图书馆找的关于spss的书，上面一般都会有详细步骤，应为影子分析太复杂一言半语也说不清楚的，可以先去学校的图书馆找一下，不懂的再问我
只要你熟懂因子分析的原理你就可以看明白每个选项的意思以及处理的结果如果不会分析我可以帮你分析
将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）。因子分析（探索性因子分析）用于探索分析项应该分成几个因子，比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适。因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。因子分析应用举例：1、案例当前有一份数据，共有12个量表题，希望将此12个量表题使用因子分析浓缩成几个维度，用于探索企业员工满意度的维度情况。研究人员在研究前预期分析项可分为4个维度（也可不事先假定），当然有可能个别项与因子对应关系并不合适，因此有可能对其进行删除处理。2、操作步骤将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）得到的分析结果如下：第一步：首先判断是否适合进行因子分析KMO和Bartlett检验结果SPSSAU对结果进行智能分析第二步：判断提取的因子个数第三步：是因子与题项对应关系判断因子与题项对应关系判断：假设预期为4个因子(变量)，分析题项为12个；因子与题项交叉共得到48个数字，此数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度)；针对每个因子(变量)，对应12个”因子载荷系数”，针对每个分析项，则有4个”因子载荷系数值”(比如)，选出3个数字绝对值大于的那个值(),如果其对应因子1,则说明此题项应该划分在因子1下面。第四步：对因子进行命名本次研究员工满意量表共提取出4个因子，此4个因子对应的题项分别为4个、3个和2个，对4个因子分别进行命名，分别为福利待遇因子、管理及制度因子、员工自主性因子和工作性质因子。
可以。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
用是肯定可以用的，我发表的论文也是用AHP作为模型，因子分析嘛，不是很熟，但是SPASS作为统计分析软件是十分好用的，只要你对它的操作流程熟悉，一般的模型构建都可以用到它。因子分析法和主成分分析法的区别与联系是什么？联系:因子分析法和主成分分析法都是统计分析方法，都要对变量标准化，并找出相关矩阵。区别:在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系。1.因子分析法通过正交变换，将一组可能具有相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。它主要用于市场研究领域。在市场研究中，研究人员关注一些研究指标的整合或组合。这些概念通常通过分数来衡量。人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数学分析等学科。因子分析和主成分分析都是统计分析方法，都需要对变量进行标准化，找出相关矩阵。2.因子分析可以在许多变量中发现隐藏的代表性因素。主成分分析的原理是尝试将原始变量重新组合成一组新的独立综合变量。因子分析在主成分分析的基础上增加了一个旋转函数。这种轮换的目的是更容易地命名和解释因素的含义。如果研究的重点是指标与分析项目之间的对应关系，或者想要对得到的指标进行命名，建议使用因子分析。