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探索性因子分析的好处

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探索性因子What is探索性因子分析(EFA)它的意思是把所有的测量题放在SPSS-1中 。因子 分析的目的是什么？问题1: 因子-2/为什么要在-2之后进行回归/用因子 score FAC11进行回归，并且那个因子 load矩阵是原变量和/123，另外，新生成的因子无关，不需要做相关分析问题二:为什么要旋转因子-2/的主成分 。

1、【R语言第3篇】用R进行主成分 分析主成分分析和探索性因子分析是探索和简化多变量复杂关系的两种常用方法 。主成分分析(PCA)是一种对数据进行降维的技术，将大量的相关变量转化为少数不相关的变量，称为主成分 。探索性因子分析(EFA)是用来发现一组变量的潜在结构的一系列方法 。r基础安装包提供了PCA和EFA函数 ， 分别是princomp()和factanal() 。

最常见的步骤有:1 。数据预处理 。计算前，请确保数据没有缺失值；2.选择因子 model，选择PCA还是EFA 。如果选择EFA，需要选择一个估计因子模型 ， 比如最大似然估计；3.确定要选取的主成分个数/因子；4.选择主成分/因子；5.旋转主成分/因子；6.解释结果；7.计算主成分或因子得分 。

2、 因子 分析常见问题汇总,你想知道的都在这里以SPSSAU系统为例，总结了因子-2/的常见问题 。①问题1:抽取-1的号码/号码抽取因子是一个综合的选择过程 。默认以“特征根大于1”作为因子的提取标准 。特征根不是唯一的标准 。除了这个特征根，还可以通过累积方差贡献率、砾石图等指标综合判断 。如果期望维数(分析)在因子之前已被划分，还可以设置因子 at 分析的个数 ， 并根据以上指标进行调整 。

用[一般方法]和[相关性]得到相关矩阵 。③问题3:如何处理因子和分析与对应项不一致？一般有三种情况:第一种是一个分析 item对应多个 。该项目无法分类；第二种是该项与对应的因子，存在严重偏差；第三是每个因子下物品的负载系数或通用性很低 。解决方案:第一种情况一般可以接受 。如果后两种情况出现在其他项中，则先处理后两个问题 。删除此项后，请重新-分析 。
【探索性因子分析的好处】
3、

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