因子分析是一種常用的多元統計方法，它可以從一組變量中提取出一組潛在因子，用以描述這些變量之間的相關性。在進行因子分析後，需要對提取出的因子進行解讀。

以下是因子分析結果的一般解讀步驟：

1.確定因子數：先考慮使用公認的標準化方法，例如Kaiser標準和Scree圖法來確定因子的個數，如果這兩種方法給出不同的因子數，則需要進行權衡和判斷來確定最終的因子數。如果因子數過多，也需要進行判斷和篩選。

2.命名因子：可以根據因子載荷（factor loading）和潛在因子內容進行命名，以方便在後續統計分析和討論中使用。

3.解釋因子：對於每個提取出來的因子，需要對其進行解釋和理解，從因子載荷、貢獻率等方面考慮其背後的含義和影響，了解其與原始變量之間的關系。

4.計算因子得分：可以將每個樣本在各個因子上所得的因子載荷進行數值乘法、求和，得到該樣本在不同因子上的得分，以方便後續的聚類分析等使用。

總的來說，因子分析需要配合具體的研究問題和數據特點，進行綜合性的解釋和理解，以提供有用的信息和結論。

spss因子分析的結果可以從以下幾個方面解釋：

1．KMO和Bartlett的檢驗結果解釋；

首先是看KMO的值，確定變量之間是否是存在相關性的，然後是分析Bartlett球形檢驗的結果。

2．公因子方差解釋；

公因子方差表的意思就是，每一個變量都可以用公因子表示，而公因子表達的大小就是公因子方差表中的“提取”。

“提取”的值越大說明變量可以被公因子表達的越好，一般大於0.5即可以說是可以被表達，但是更好的是要求大於0.7才足以說明變量能被公因子表的很合理。

3．總方差和碎石圖的解釋；

總方差就是看因子對於變量解釋的貢獻率。

4．旋轉成分矩陣解釋。

可以把因子歸結為顆粒物。

SPSS是“統計產品與服務解決方案”軟件。最初軟件全稱為“社會科學統計軟件包”，但是隨著SPSS產品服務領域的擴大和服務深度的增加，SPSS公司已於2000年正式將英文全稱更改為“統計產品與服務解決方案”，這標誌著SPSS的戰略方向正在做出重大調整。

SPSS為IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品及相關服務的總稱，有Windows和Mac OS X等版本。