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主成份分析与因子分析

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问:logistic回归前输入数据作为主成分-2分析主成分-2分析1 。(应该知道主成分分析和-2 分析的关系，SPSS分析的主成分主要用于因子，主成分分析和常见的FAC11 分析有什么区别？问题1: 因子 分析为什么要在那之后进行回归分析 use，那个因子 load矩阵就是原变量和因子之间的相关系数 。可以参考网络文献，另外，新生成的因子是无关的，不需要关联分析 ， 问题二:In，为什么要轮换因子主成分分析不能轮换，因子 分析天赋 。

1、SPSS的主成分 分析主要是解决什么问题?SPSS分析的主成分主要用在-2 分析中，旨在通过其内在的相关性将许多原始因素整合为一个或多个相对独立的综合因素分析 。设计了十个问题，经过数据收集，看这十个问题是否可以通过因子 分析，整合成几个因素 。通过spss 分析的主成分分析 ， 可以得到相应的结果 。结果可能是五个问题显著相关 。

2、为什么要进行 因子 分析?Question 1:因子分析-0/Use因子score fac 11进行回归 ， 即因子 load 。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 in 分析的主成分？很多论文在这方面误用了统计专业 ， 为你服务 。问题3:为什么做SPSS时需要多次提取-2分析等，一次提取后又删除不合适的项目？

这么多次 。当然，如果数据和结构足够好，也可以一次性探索成好的结构 。问题四:spss 因子 分析为什么要轮换因子？因子轮换更有利于用真实的语言描述收益因子 。正常因子 分析获得因子可能逻辑意义不明显且难以理解 。但是旋转之后，有可能得到一个逻辑因子 。问题5:因子分析的前提是变量之间应该做什么 。本来想截图给你，但是上传不了，就简单说一下吧 。

3、SPSS大神,求问 因子 分析之后得出的旋转成分矩阵应该怎么 分析?你一定是选择了正交或斜交旋转来产生“旋转分量矩阵” 。你可以用主成分分析方法来做你会发现没有“旋转分量矩阵”，所以两者是不相关的，因为“分量矩阵”是由主成分分析方法得到的 。“旋转分量矩阵”从因子 分析中获得 。(你应该知道主成分分析和因子 分析的关系 。理解一下就可以了 。因子负载表示左边的相关系数和因子 。因子载荷在“组成矩阵”中分别为0.778、0.453、0.553、0.785 。

4、 因子 分析的目的问题1: 因子 分析有什么用？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 。
【主成份分析与因子分析】
5、 因子 分析法如何确定主成分及各个指标的权重?(1)首先把数据标准化，因为不同数据的量纲不一致，所以必须无量纲化 。(2)对标准化数据进行-2分析(主成分法)，使用方差最大化旋转 。(3)写出本金因子的得分和各本金因子的方程贡献率 。Fjβ1j*X1 β2j*X2 β3j*X3 ？ βNJ * Xn；Fj是主要成分(j1，2 ， ？、m)、X1、X2、X3、Xn是每个指数，β1j，β2j，β3j，？

(4)计算指标权重 。ωI是个很棒的问题 。不懂:我是从百度百科上抄来的:主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 ， 必须考虑诸多影响因素 。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计中也称为变量分析 。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 。

因子分析方法又称指数因子分析方法，是利用统计指标体系/现象总变化中各因子的影响程度的统计分析方法，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 。
6、请教:在逻辑回归前做主成分 因子 分析主成分因子 分析1输入数据 。2: 00分析下拉菜单，并选择数据缩减下的因子，3打开FactorAnalysis后，逐个选择数据变量，进入变量对话框 。4单击主对话框中的描述按钮，打开因子分析:描述符子对话框 ， 选择统计列中的UnivariateDescriptives项 ， 输出变量的均值和标准差 ， 选择CorrelationMatrix列中的系数项 ， 计算相关系数矩阵 ， 单击继续按钮，返回因子分析主对话框 。

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