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进行因子分析的前提条件是 各变量之间应该

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因子 分析通过研究变量之间的相关系数矩阵，将这些变量之间的复杂关系化简为几个综合的因子，并据此对因子进行了比较 。因子 分析是把原来的变量改成新的因子，而这些因子之间的相关度较低，而-Data分析Zhi因 。

1、 因子 分析spss步骤1 。因子分析:因子分析在模型中 ， 假设每个图元变量由两部分组成:common/ 。通用因子是所有原创变量的通用 。解释变量之间的相关性 。独一无二的因子是因子对每一个原创都是独一无二的变量是指这个变量中不能共同解释的部分因子 。(帮忙解读一下:比如现在有10个excel表格变量、因子 分析，这10个表格变量可以改成3、4、5等 。/通过某种算法 。从而达到降维的效果，方便后面的数据分析) 2 。分析和主成分分析的区别在于，主成分分析是一种尝试 。

2、 因子 分析法(FA3.2.1.1技术原理因子 分析是研究相关矩阵或协方差矩阵的内在依赖关系，它把多个变量组合成几个因子来再现 。r型因子 分析研究变量(指标)之间的相关性 。通过研究变量的相关矩阵或协方差矩阵的内部结构，找出所有-1的控制 。q-type因子分析研究样本之间的相关性，通过研究样本相似矩阵的内部结构 ， 找出控制所有样本的几个主要因素(或principal因子因子) 。

3、想问下,聚类 分析,判别 分析, 因子 分析,主成分 分析和对应 分析各自的使用...clustering分析一般用来描述变量或样本之间的相似性，事先不知道有多少个类别 。判别分析是指类别是预先已知的 ， 并且有相应的分类数据，所以可以基于已知的分析数据建立一个分类规则，然后通过建立的规则分析判断一个或多个未知类别的数据 ， 确定它们属于哪一个类别 。所以因子 分析、主成分分析、对应关系分析与上述两种方法分析有很大的不同 。

【进行因子分析的前提条件是 各变量之间应该】其实可以理解为，当我想到分析 some 变量，这些变量的个数太多了，而分析听起来有点复杂，我可以用主成分分析 pair 。找几个字变量(public因子)到分析，问题就简单明了了 。而因子 分析实际上相当于主成分分析的逆过程，也就是用找到的公因子来解释变量 。但是求常见的有很多方法因子，不仅有主成分法，还有主轴因子 ， 最大似然法等等 。

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