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因子分析中的相对特征值

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因子分析Step 1:因子分析French分析Step因子 。二是如何命名和解释变量因子 ， 理论:因子-2/原理分析因子-2/概述:因子-2/分为Q型和R型，我们对R型做了以下研究:1 .因子-2/步骤:1，确认是否适合做因子 -2/2 。结构因子变量3，分析: 1的计算过程，将原始数据标准化:2，找出标准化数据的相关矩阵；3.求相关矩阵的特征值和特征向量；4.计算方差贡献率和累计方差贡献率；5.确定因子F1 。

1、请问用SPSS 因子 分析如何求权重?还有spss 因子 分析中如何算 因子解释了多...求每个主成分的权重:权重是将提取的主成分的特征根值除以这些主成分的特征根值之和，得到每个主成分对应的权重 。每个主成分的特征值可以在总方差表中查看和说明 。因子解释方差:因子解释方差This因子特征值因子合计 。比如因子 特征值是1.56，还有20 因子 。因子解释的方差为7.8% 因子，可以直接解释 。

比如抽取两个因子，轮换后方差解释率分别为39.759%和24.061%，轮换后累计方差解释率为63.820% 。然后归一化(即除以累计方差解释率)得到权重，计算如下表:因子 分析在SPSSAU的高级方法中可以得到方差解释率和累计方差解释率 。输出结果中还提供了每个指数的权重 。

2、理论: 因子 分析原理剖析因子 分析概述:因子分析分为Q型和R型，我们对R型做如下研究:1 .因子-2/步骤:1 。确认是否适合做因子 -2/2 。结构因子变量3 。分析: 1的计算过程 。将原始数据标准化:2 。找出标准化数据的相关矩阵；3.求相关矩阵的特征值和特征向量；4.计算方差贡献率和累计方差贡献率；5.确定因子F1，

3、主成分 分析和 因子 分析十大不同点主成分分析和-1 分析十个不同点的主成分分析和因子 1 。原理不同主成分分析基本原理:利用降维(线性变换)的思想 ， 在损失很少信息的前提下，将多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合 。

主成分具有比原变量更优越的一些性能(主成分必须保留原变量90%以上的信息)，从而简化系统结构，抓住问题本质 。因子 分析基本原理:基于降维的思想，从研究原始变量的相关矩阵的内在相关性出发，将一些关系复杂的变量表示为几个常见的因子和特殊的因子只对一个变量起作用的线性组合 。就是提取几个共同变量因子(因子分析是主成分的推广 ， 比主成分分析) 2更倾向于描述原始变量之间的相关性 。线性表示不同的方向 。主成分分析将主成分表示为变量的线性组合 。

4、 因子 分析步骤Question 1:因子-2/French分析Steps因子-2/核心问题有两个:一个是如何构造/ 。二是如何命名和解释变量因子 。所以因子-2/的基本步骤和解决方法都是围绕这两个核心问题展开的 。(一)因子 分析有四个基本步骤:(1)确认原变量to be 分析是否适合因子 分析 。(2)结构因子变量 。⑶用旋转的方法使变量因子更易解释 。(4)计算因子变量得分 。
【因子分析中的相对特征值】⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求特征值和相关矩阵的特征向量；⑷计算方差贡献率和累计方差贡献率；(5)确定因子:设F1，F2，…，Fp为p 因子 ， 其中第一个m 因子包含不少于80%的数据和信息(即其累计贡献率)，可选择第一个m/ 。[6] 因子旋转:如果得到的m 因子无法确定或者其实际意义不明显，那么因子需要旋转才能得到明显的实际意义 。

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