spss因子分析为什么要对因子进行旋转？

因子旋转是为了更有利于用现实语言来描述所得因子。正常因子分析得出的因子可能逻辑意义不明显，理解起来很困难。但旋转之后就可能得到有逻辑意义的因子。

最常用的方法是方差最大的正交旋转法，使旋转后的因子载荷阵中的每一列元素尽可能地拉开距离，即向0或1两极分化。

使每一个主因子只对应少数几个变量具有高载荷，其余载荷很小， 且每一变量也只在少数个主因子上具有高载荷，其余载荷都很小。

扩展资料：

建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。如果求出主因子后，各个主因子的典型代表变量不是很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。

若正交旋转后的公因子仍然没有明显的实际意义，亦可作方差极大的斜交旋转，选择适当的非退化矩阵P(P非正交阵)，使AP的总方差达最大的变换称为方差极大的斜交旋转，变换矩阵P是一般的非奇异矩阵，故具有更大的选择性。

因子旋转是为了更有利于用现实语言来描述所得因子。正常因子分析得出的因子可能逻辑意义不明显，理解起来很困难。但旋转之后就可能得到有逻辑意义的因子。

不需要。数据的标准化处理在spss中是自动进行的。

为了更方便解释