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因子 分析法和主成分分析法有什么区别和联系？如何理解因子 分析法？因子分析步骤问题一:因子 因子的分析步骤分析有两个核心问题:一是如何构造因子变量；二是如何命名和解释变量因子 。联系:因子 分析法和主成分分析法都是统计分析方法 ， 要把变量标准化 ， 找出相关矩阵 。

1、《R语言实战》自学笔记71-主成分和 因子分析Principal component analysis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少数不相关的变量，称为主成分(原始变量的线性组合) 。整个思路就是化繁为简，抓住问题的关键 ， 也就是降维 。主成分分析法是通过适当的数学变换，使新变量的主成分成为原变量的线性组合，选择在总的变异信息中所占比例较大的少数主成分来分析事物的方法 。

因子Analytical explorative-1分析法(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 。主成分(PC1和PC2)是观察变量(X1至X5)的线性组合 。线性组合的权重是通过最大化每个主成分解释的方差得到的，同时需要保证主成分之间没有相关性 。

2、初次用SPSS 软件,不明白 因子分析时得出的提取一列是什么意思适合做 因子...是否合适 ， 要看KMO值是否大于0.8 ， 球面检验是否显著 。SPSS操作步骤及说明:1 。导入数据:文件打开数据；2.标准化数据:对统计描述进行分析和描述，获得标准化数据；3.对于标准化数据因子分析:通过分析降维因子分析导入变量的描述得到的相关系数矩阵值越接近1，相关性越大，存在因子分析前提；Bartlett检验的F值等于0.000，说明数据呈正态分布 。如果KMO测试值大于0.5 ， 则表明对数据的分析是适当的 。

3、 因子 分析法不是实证论文可不可以用【因子分析法 软件】 Use肯定能用 。我发表的论文也是用AHP作为模型，因子 Analysis，不是很熟悉，但是SPASS作为统计分析软件非常有用 。只要熟悉它的操作流程，就可以用在一般的模型构建中 。因子 分析法和主成分分析法有什么区别和联系？联系:因子 分析法和主成分分析法都是统计分析方法，要把变量标准化 ， 找出相关矩阵 。区别:在主成分分析中，最终的新变量是原变量的线性组合，因子分析是用几个公共的因子来解释更多待观察变量之间的复杂关系 。

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