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spss因素分析特徵值的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊維忠寫的 SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解 和陳耀茂的 圖解多變量分析都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自清華大學 和五南所出版 。
國立臺北護理健康大學 護理研究所 李梅琛所指導 余秋菊的 行動裝置教育方案於腦中風患者之成效 （2021），提出spss因素分析特徵值關鍵因素是什麼，來自於行動裝置、教育方案、腦中風、自我照顧知識、自我效能、憂鬱、滿意度。
而第二篇論文國立清華大學 教育心理與諮商學系 陳殷哲所指導 吳玫樺的 結構賦權對知識型員工敬業度之探討：以工作彈性為中介變項 （2021），提出因為有 結構賦權、員工敬業度、工作彈性、知識型員工的重點而找出了 spss因素分析特徵值的解答。
SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解
為了解決spss因素分析特徵值 的問題，作者楊維忠 這樣論述：
SPSS高級建模技術可廣泛應用於商業領域的量化分析。本書的最大特色以精選的商用案例詳解SPSS前沿建模技術在商業領域的綜合應用，以期為通過建模量化分析改善商業運營水準管理，或提升核心競爭力的職場人士閱讀參考。 全書共12章，第1章～第2章介紹SPSS快速入門和建模技術要點，後續各章節均以實際商業應用案例的形式詳解SPSS在商用實踐建模中的應用與分析。建模技術方面，本書系統介紹了神經網路多層感知器、徑向基函數、決策樹等熱門大資料處理建模技術應用，以及SPSS專門用於市場行銷的聯合分析、直銷模組分析等高級專業建模技術應用，也介紹了經典的線性回歸分析、相關分析、因數分析、聚類分析、描述性分析、方差
分析、交叉表分析等一般統計建模技術應用；精選的案例都是當下流行熱門的商業運營領域，包括市場調研、市場行銷、客戶滿意度調查、連鎖門店分類管理、乳製品物流配送、客戶關係分級分類維護、務審批、消費者綜合體驗、上市公司估值等。書中每一個案例都以解決實際問題、提升價值貢獻為導向，通過具體案例詳解涉及多種SPSS技術的綜合應用，融會貫通組合應用多種建模技術達到理想分析效果。 本書內容翔實、應用範圍廣泛。一是可供商業運營領域的各類職場人士借鑒參考，無論是高層管理者、決策者、具備多年從業經驗的資深人士，還是基層應用崗位、職場新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通過學習本書舉一反三提高商業運營水準或提升職
場競爭力；二是可供高等院校經濟管理類、商業運營類及相關專業專科生、本科生、研究生和MBA學員學習閱讀，也可作為掌握建模技巧以完成畢業設計的學生參考書。 張甜,山東大學金融學博士生，金融風險領域研究專家，參與《地方金融運行動態監測及系統性風險預警研究》等多項重大專案，精通SPSS、Stata、R語言，編著有《SPSS統計分析與行業應用案例詳解》 《Stata統計分析與行業應用案例詳解》等暢銷書。 楊維忠,山東大學經濟學碩士，CPA，十年商業銀行工作經歷，歷任運營、風控、行銷、內控等多個職位，擅長商務建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS資料採擷與案例
分析應用實踐》 《Stata統計分析與實驗指導》等近十本暢銷書。 第1章 SPSS快速入門 1 1.1 SPSS軟體的開啟 3 1.2 SPSS軟體的關閉 6 1.3 SPSS資料編輯器 7 1.3.1 SPSS資料編輯器變數視圖 8 1.3.2 SPSS資料編輯器資料視圖 12 1.4 增加新的變數或樣本觀測值 13 1.4.1 在現有資料檔案中增加新的變數 13 1.4.2 在現有資料檔案中增加新的樣本觀測值 14 1.5 變數和樣本觀測值基本操作 14 1.5.1 變數和觀測值的移動、複製和刪除 14 1.5.2 數據轉置 15 1.5.3 變數計算 16 1.6 對資
料按照變數或樣本觀測值進行排序 19 1.6.1 對資料按照變數進行排序 19 1.6.2 對資料按照樣本觀測值進行排序 21 1.7 數據查找 22 1.7.1 按照觀測值序號查找儲存格 22 1.7.2 按照變數值查找資料 23 1.8 資料合併 24 1.8.1 按照樣本觀測值合併資料檔案 24 1.8.2 按照變數合併資料檔案 27 1.9 生成新的時間序列 29 1.10 缺失值處理 32 1.11 讀取其他格式的資料檔案 35 1.11.1 讀取Stata資料檔案 36 1.11.2 讀取Excel資料檔案 38 1.11.3 讀取文本資料檔案 41 1.12 SPSS統計分析報告
45 1.13 SPSS説明系統 50 第2章 SPSS建模技術要點介紹 53 2.1 SPSS中的建模技術 53 2.1.1 描述性統計模組 53 2.1.2 比較平均值模組 54 2.1.3 相關分析模組 56 2.1.4 回歸分析模組 57 2.1.5 非參數檢驗分析模組 60 2.1.6 聚類分析模組 61 2.1.7 降維分析模組 62 2.1.8 一般線性模型分析模組 63 2.1.9 廣義線性模型分析模組 64 2.1.10 混合模型分析模組 65 2.1.11 對數線性模型分析模組 66 2.1.12 生存分析模組 67 2.1.13 刻度分析模組 68 2.1.14 貝葉
斯統計分析模組 69 2.1.15 直銷模組 70 2.1.16 神經網路模組 71 2.1.17 決策樹模組 72 2.2 建模注意事項 73 2.2.1 建模是為了解決具體的問題 73 2.2.2 有效建模的前提是具備問題領域的專業知識 73 2.2.3 建模之前必須進行資料的準備 74 2.2.4 最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的 74 2.2.5 模型要能夠用來預測，但預測並不僅含有直接預測 75 2.2.6 對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向 76 2.2.7 建立的模型應該是持續動態優化完善的 76 2.3 研究方案設計 77 2.3.1 在明確的研究目的基礎上制定
可行的研究計畫 77 2.3.2 根據已制定的研究計畫搜集研究所需要的資料 78 2.3.3 運用資料統計分析軟體對搜集到的資料進行整理 78 2.3.4 使用合適的分析方法和工具對資料進行各種分析 79 2.3.5 分析研究結果並得出研究結論 79 2.4 研究結論與重點回顧 79 第3章 SPSS在電子商務平臺商戶行銷中的應用 80 3.1 建模技術 80 3.2 建模思路 81 3.3 幫助確定我的最佳連絡人（RFM分析） 82 3.3.1 SPSS分析過程 82 3.3.2 結果分析 90 3.4 將我的連絡人分為多個集群分析 92 3.4.1 SPSS分析過程 92 3.4.2 結
果分析 95 3.5 生成對產品做出了回應的連絡人的概要 105 3.5.1 SPSS分析過程 106 3.5.2 結果分析 109 3.6 確定回應最多的郵遞區號 111 3.6.1 SPSS分析過程 111 3.6.2 結果分析 115 3.7 選擇最有可能進行採購的連絡人 117 3.7.1 SPSS分析過程 117 3.7.2 結果分析 122 3.8 控制包裹檢驗 128 3.8.1 SPSS分析過程 128 3.8.2 結果分析 131 3.9 研究結論與重點回顧 131 第4章 商業銀行授信客戶信用風險評估 133 4.1 建模技術 133 4.2 建模思路 135 4.3 神
經網路多層感知器分析一 135 4.3.1 準備資料以進行分析 135 4.3.2 分析過程 138 4.3.3 結果分析 149 4.4 神經網路多層感知器分析二 157 4.4.1 準備資料以進行分析 157 4.4.2 分析過程 158 4.4.3 結果分析 161 4.5 研究結論與重點回顧 170 第5章 線上旅遊供應商客戶分類建模技術 172 5.1 建模技術 172 5.2 建模思路 174 5.3 神經網路徑向基函數分析一 174 5.3.1 分析過程 175 5.3.2 結果分析 181 5.4 神經網路徑向基函數分析二 187 5.4.1 分析過程 187 5.4.2 結
果分析 189 5.5 研究結論與重點回顧 202 第6章 小額快貸大資料審批建模技術 204 6.1 建模技術 204 6.2 建模思路 206 6.3 決策樹分析一 206 6.3.1 分析過程 207 6.3.2 結果分析 227 6.4 決策樹分析二 237 6.4.1 分析過程 238 6.4.2 結果分析 246 6.5 研究結論與重點回顧 262 第7章 汽車消費市場調研建模技術 263 7.1 建模技術 263 7.2 建模思路 265 7.3 研究過程 266 7.3.1 為聯合分析生成計畫檔 266 7.3.2 根據計畫檔以及其他相關因素設計調查問卷 282 7.3.3
進行問卷調查並將所得資料錄入到SPSS中 285 7.3.4 SPSS分析 285 7.4 研究結論與重點回顧 301 第8章 住宅社區訂奶量預測分析建模技術 304 8.1 建模技術 304 8.2 建模思路 307 8.3 使用專家建模器進行批量預測 307 8.3.1 分析前資料準備 308 8.3.2 專家建模器分析過程 311 8.3.3 結果分析 321 8.4 通過應用保存的模型重新進行批量預測 329 8.4.1 專家建模器分析過程 329 8.4.2 結果分析 334 8.5 研究結論與重點回顧 342 第9章 手機遊戲玩家體驗評價影響因素建模分析 343 9.1 建模
技術 343 9.2 資料來源 345 9.3 建立模型 346 9.3.1 回歸分析 347 9.3.2 單因素方差分析 357 9.3.3 單因變數多因素方差分析 367 9.4 研究結論與重點回顧 377 第10章 家政行業客戶消費滿意度調研建模技術 378 10.1 建模技術 378 10.2 建模資料來源與分析思路 380 10.3 建模前數據準備 383 10.3.1 資料整理 383 10.3.2 可靠性分析 385 10.3.3 描述性分析 390 10.3.4 相關性分析 393 10.4 建立模型 395 10.4.1 客戶消費滿意度影響因素建模技術 396 10.4.2
客戶消費次數影響因素建模技術 406 10.4.3 客戶推薦次數影響因素建模技術 407 10.5 研究結論與重點回顧 408 第11章 軟體和資訊技術服務業估值建模技術 410 11.1 建模資料來源 410 11.2 建模技術 411 11.3 建模前數據準備 412 11.4 建立模型 419 11.4.1 市盈率口徑估值與業績表現研究 419 11.4.2 市淨率口徑估值與業績表現研究 425 11.5 研究結論與重點回顧 426 第12章 美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術 427 12.1 建模技術 427 12.2 建模思路 429 12.3 數據準備 429 12.4
因數分析 431 12.4.1 分析過程 431 12.4.2 結果分析 437 12.4.3 圖形分析 440 12.5 聚類分析 442 12.5.1 K均值聚類分析過程 442 12.5.2 K均值聚類結果分析 445 12.5.3 系統聚類分析過程 446 12.5.4 系統聚類結果分析 454 12.6 研究結論與重點回顧 457
行動裝置教育方案於腦中風患者之成效
為了解決spss因素分析特徵值 的問題，作者余秋菊 這樣論述：
背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法
：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal
e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道
教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,
p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成
效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，
更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。
圖解多變量分析
為了解決spss因素分析特徵值 的問題，作者陳耀茂 這樣論述：
觀察經濟、健康、教育等各種領域的資料表，如果沒有任何分析的武器時，也許獲益有限，有很多時候常常忽略重要的事項。可是，如果有多變量分析的武器時，常可將資料變成寶山一般。 所謂多變量分析是就數目、項目同時進行調查的資料分析，是有效的統計分析手法。多變量分析的資料，同時會有數個項目，藉由調查此種資料項目間之關聯，理解資料並進行分析。 開車多少需要有引擎的知識。同樣，執行多變量分析也必須理解它的架構。本書的重點是放在想法、架構、計算法與利用法，實際的分析是活用「Excel」，以及專用的多變量分析軟體（如SPSS）等。Excel的計算軟體許多人都有，只要好好利用它，多
變量分析也會變得更為容易。 對讀者而言，本書是進入多變量世界的入門書，好好理解本書就能將雜亂的資料變成「寶山」。
結構賦權對知識型員工敬業度之探討：以工作彈性為中介變項
為了解決spss因素分析特徵值 的問題，作者吳玫樺 這樣論述：
在知識經濟的時代，知識型員工已成為企業重要的人力資本。隨著員工多樣性的迅速變化，全球的工作性質、工作分配和工作完成方式的變化，組織因應市場變化所賦予員工的職責或任務，將需要有更高的賦權與工作彈性，以確保員工敬業度。透過賦權使知識型員工從組織獲得必要的資源，員工在工作上得以獲得更高的自主性和掌控權，並提升其心理動機來達成工作任務。賦權亦與積極的組織成果有關，包括員工敬業度、減輕工作壓力及工作倦怠。為顧及不同員工的需求，組織提供愈來愈多彈性管理措施。彈性的工作安排亦使成員愈能發展出自我效能，以達成組織的共同目標。本研究採問卷調查法，以便利抽樣方式，研究對象為組織核心價值或文化具「結構賦權」概念，
且在其中從事知識型工作的員工，回收有效問卷共394份。本研究經由統計分析後發現：(1) 結構賦權對員工敬業度具顯著正向影響；(2) 結構賦權對工作彈性具顯著正向影響；(3) 工作彈性對員工敬業度具顯著正向影響；(4) 工作彈性會部分中介結構賦權對員工敬業度的影響。實務建議上，針對知識型員工的心理需求特徵，實現其較強的自我實現及職能發展動機，員工將依其對組織的心理感知，產生積極行為的回應。而工作資源帶來的自主權和社會支持將引發激勵，將促進更高水平的員工敬業度。綜上所述為本研究結論及管理實務上的建議。