SPSS因子分析变量数据还需要标准化处理吗
SPSS因子分析变量数据还需要标准化处理吗？ SPSS答疑群的读者最近提出这样一个问题。
我的第一反应是挤出三个字来回答：不需要！
我猜测提问的人听到这三个字，心里会“咯噔”一下，哦，原来不需要标准化。可是过不了多久又开始怀疑，这么多变量，单位不同，量纲不同，为什么不标准化呢？
要回答这个问题，可能需要引用很多本教程，而问题可能恰恰就起源于这些教程和课本。很多初学者发现，不同的书的因子分析内容对这个问题要么避而不谈，要么观点截而不同。
说到这里，我也开始没有底气回答这个问题了。
首先我想说，在学习SPSS统计分析时，你有任何的疑问都应该被提出来，而不是藏着掖着，为什么呢？SPSS终究是工具，过度依赖工具将使我们丧失思考，最终导致统计方法滥用，多提问，有助于你站在统计思维上运用SPSS工具，选择最恰当的方法比完全依赖工具更重要！
我相信一点，能出版教程的作者，在内容撰写时，每一个、每一行文字都是深思熟虑过的，我们读书的时候持疑问态度是可以的，但最后要形成自己的判断，这个最重要。
关于这个问题，我的理解如下：
一、SPSS默认选项 的理由
SPSS执行因子分析过程时，在【分析】选项参数中，模型选定【相关性矩阵】，以分析变量的相关矩阵作为提取公因子的依据，为什么不是默认选定【协方差矩阵】？SPSS背后的专家团队充分考虑到用户的体验，从第一步选入原始变量，到默认选定【相关性矩阵】，不同层级的用户，尤其是初学者，使用默认步骤和选项得到的结果，比随意选择和设定参数得到的结果更可靠些。
既然如此，我们为什么不接受开发团队的善意呢？
二、因子分析输出结果的理由
SPSS因子分析默认流程得到输出的结果之一，因子得分是标准化的，可以理解为在默认选择使用【相关性矩阵】来研究公因子的过程中，SPSS对变量自动进行了数据标准化处理。
三、因子分析原理的理由
因子分析最大的适用基础是什么？是相关，它是建立在相关性基础上的多元分析方法。使用【相关矩阵】或【协方差矩阵】在建模时具体运算不同，用SPSS做因子分析建模时，一般认为，如果使用【协方差矩阵】需要考虑对变量进行适当的标准化处理，使用SPSS默认的【相关性矩阵】不需要标准化处理，软件会自动考虑处理。
☞ 必须说明，以上三项理由，都是基于SPSS软件因子分析建模，单独讲因子分析模型或其他软件时，请慎重参考。
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