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主成分法和因子分析

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(应该知道master 成分-2/和因子-2/的关系 ， 因为“成分matrix”是master 。SPSS中有一个专门的因子-2/模块 ， 是main成分-2/不需要因子旋转，-0，主成分-2/和因子-2/之前需要检查kmo是否高度相关，否则需要做一个KMO表再做一次因子123455 ， 问完因子 分析，旋转成分矩阵应该是什么 。
【主成分法和因子分析】
1、... 分析和共同因素 分析有什么不同,它俩都是 因子 分析的一种,有什么区别...这个问题我不明白:我是从百度百科上抄来的:principal成分分析又称主成分分析，旨在利用降维的思想将多个指标转化为少数几个综合指标 。在实证问题的研究中，为了全面系统地分析问题，我们必须考虑许多影响因素 。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计学分析中也称为变量 。由于每个变量都不同程度地反映了所研究问题的一些信息，而且指标之间存在一定的相关性 ， 因此得到的统计数据所反映的信息存在一定程度的重叠 。

因子分析法又称指数因子分析法，是利用统计指标体系分析现象来分析各因子影响程度的统计分析法，包括系列替代法和系列替代法 。因子分析方法是现代统计学中一种重要而实用的方法 ， 是多元统计的一个分支分析 。

2、如何利用spss进行主 成分 分析可以使用SPSSAU 。必须选择正交或斜向旋转才能产生“旋转成分矩阵” 。你可以用main方法成分-2/去做就会发现没有“旋转-1” 。因为“成分矩阵”是通过主方法成分 -2/”得到的，“旋转成分矩阵”是因子12345677 。(高手成分-2/和因子-2/的关系应该是知道的，了解一下也是可以的) 。因子负荷指左边的和 。

3、 因子 分析怎么做?问题1: 因子 分析已经由SPSS做出，那么具体的分析结果应该是什么？KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关较强 ， 适用于因子 分析，球面检验P小于0.001，说明变量之间存在相关性 。第二个表是common ， 表示每个变量所包含的原始信息能够被提取出来的共同程度因子 。根据你的数据，你提取的有两个常用的因子，第三表指的是两个主成分，可以解决区别 。

问题:你觉得因子 分析，有什么用？把很多原本的影响因素总结成几个影响因子 。如果不继续回归或聚类，只做因子 分析，有价值吗？答:因子 分析是将多个测量变量转化为少数几个综合指标(或潜变量)，体现了一种降维的思想 。通过降维 ， 把相关性高的变量聚集在一起，从而减少了需要分析的变量数量，降低了问题的复杂度分析 。

4、主 成分 分析(PCAPCA是一种广泛使用的降维分析技术 。PCA建立的新坐标空间是对原模式空间的线性变换，一组正交基依次反映了该空间的最大色散特性 。PCA与因子 分析的区别在于 ， PCA使用最少数量的主元成分占据最大的总方差，而因子 分析使用最少数量的公元 。有n个观察样本，有m个特征变量 。Xi(Xi1，Xi2，…，Xim)T构成一个样本集 。

5、如何解读spss的 分析结果?其中, 因子 分析和主 成分 分析的差别在哪里KMO检验的统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关较强，适用于因子 分析，球面检验P小于0.001 ， 说明变量之间存在相关性 。第二个表是common，表示每个变量所包含的原始信息可以被common 因子提取的程度 。根据你的数据 ， 有两个常见的因子 extracted，第三个表指的是两个主成分 extracted列，可以说明区别 ， 第四个 。

6、《R语言实战》自学笔记71-主 成分和 因子 分析main成分-2/main成分-2/((主成分分析，PCA))是一种数据降维技术，可以将大量的相关变量转化为一组为数不多的变量 。整个思路就是化繁为简 ， 抓住问题的关键，也就是降维 。principal 成分分析的方法是通过适当的数学变换使新变量principal成分成为原变量的线性组合 ， 选取几个principal成分lai

因子分析explorative因子分析ExploratoryFactorAnalysis(EFA)是用来发现一组变量的潜在结构的一系列方法 。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释观察到的变量和显式变量之间的关系 。PCA和EFA模型的区别如图141所示 。Principal 成分(PC1和PC2)是观察变量(X1到X5)的线性组合 。线性组合的权重是通过最大化每个委托人成分所解释的方差得到的，同时需要保证每个委托人成分是不相关的 。
7、进行主 成分 分析和 因子 分析之前必须检测kmo吗如果相关性高，可以做，否则要做一个KMO表再做因子 分析 。因子分析因子分析指从变量组中提取共性的统计技术因子 ， 它是由英国心理学家C.E .斯皮尔曼首先提出的 。他发现学生各科成绩之间存在一定的相关性，一科成绩好的学生往往其他科成绩更好，从而推断是否存在某些潜在的共性因子 ， 或者是某些一般性的智力条件影响了学生的学习成绩，因子 分析我们可以在众多变量中找到隐藏的代表因子 。

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