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因子分析什么样的因子去掉

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因子分析因子分别是什么一些？因子分析因子-1的作用是什么/指从变量组中提取共性的统计技术因子 。因子分析:因子分析的内容是指从变量组中提取共性的统计技术因子，因子 分析有什么用？主成分分析和因子 分析有什么区别？所以因子 分析的核心就是给因子一个合理的名字 。

1、在做 因子 分析剔除了,那相关性 分析还要做这个吗尝试使用原始变量进行关联分析 。因子 分析什么是最终的降维聚合因子，如果从商业角度(非数学角度)理解的话 。可以理解为:影响这个东西(研究对象)的潜在因素 。所以因子 分析的核心就是给因子一个合理的名字 。因子 分析的降维聚合本身是抽象的，会造成信息丢失 。因此，在大多数场景下，如果分析是相关的，那么应该使用原始变量来量化分析 。
【因子分析什么样的因子去掉】
2、 因子 分析法中的 因子的特征值大于1而其方差小于1应该舍弃吗?选择因子的依据不止一个，特征值只是其中之一 。如果大于1，可以考虑保留 。最好参考砾石图，看看拐点在哪里，从而确定应该留多少因子 。然后 ， 看特征值的方差贡献率 。如果比较少 ， 以后因子虽然特征值也大于1，但是影响不大，甚至降低了贡献率，可以考虑放弃 。

3、 因子 分析的结果怎么判断好坏?因子分析结果的方法和过程如下:1 .因子(1)的抽取和旋转确定你的因子-1 。A 因子 分析一个常见的用法是为现有的基本度量定义一组维度(因子) 。例如，假设您想要定义由问卷答案决定的基本因素，该问卷旨在衡量一个人的政治态度 。你的假设可能是有助于形成对政治和政府态度的潜在因素 。(2)检查您的因子 extraction输出 。

提取有助于找出潜在因素 。通过检查，您将输出分为两部分:初始特征值和卵石图 。特征值度量一组特殊因子的方差来解释度量 。一个有用的指南是使用特征值大于1的因子 。(3)用图形显示你对卵石图和一对特征值的相对大小的注意 。保留图中所有因素的急剧下降部分的特征值 。假设在这个例子中，你有三个特征值的阴谋 ， 它们都大于1 。

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