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因子分析 因子归属

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2.因子 分析:通过从变量组因子，因子 分析，提取共性 ， 可以在众多变量中找到隐藏的代表/ 。分析和因子 分析的主成分是什么？因子 分析1输入数据，因子 分析与主成分的异同分析:原始数据标准化；消除了原指标的相关性对综合评价造成的信息重复的影响；构建综合评价所涉及的权重是客观的；在信息损失很小的前提下 ， 减少了评价工作量 ， public 因子比主成分更容易解释；因子 分析的评价结果不如主成分分析准确；因子 分析计算工作量大于主成分分析主成分分析只是变量变换 ， 但是因子 -2 。

1、如何用spss进行 因子 分析减少分析下的维度 。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 。

2、 因子 分析法如何确定主成分及各个指标的权重?如果使用因子 分析的目的是计算权重，则可以使用旋转方差解释率计算主成分权重 。比如抽取两个因子，轮换后方差解释率分别为39.759%和24.061% ， 轮换后累计方差解释率为63.820% 。然后归一化(即除以累计方差解释率)得到权重，计算如下表:因子 分析在SPSSAU的高级方法中可以得到方差解释率和累计方差解释率 。输出结果中还提供了每个指数的权重 。

【因子分析 因子归属】确定数据的权重也是data 分析的重要前提 。可以用SPSS的因子-2/的方法来确定权重 。主要步骤如下:(1)首先对数据进行标准化，这是因为不同数据的量纲不一致，所以必须无量纲化 。(2)对标准化数据进行因子-2/(主成分法)，使用方差最大化旋转 。(3)写出本金的得分因子和各本金的方程贡献率因子 。

3、 因子 分析法和主成分 分析法的区别与联系是什么?因子分析与主成分分析:原始数据标准化；消除了原指标的相关性对综合评价造成的信息重复的影响；构建综合评价所涉及的权重是客观的；在信息损失很小的前提下，减少了评价工作量，public 因子比主成分更容易解释；因子 分析的评价结果不如主成分分析准确；因子 分析计算工作量大于主成分分析主成分分析只是变量变换，但是因子 -2 。

4、试述主成分 分析, 因子 分析和对应 分析三者之间的区别与联系 1 。方式不同:1 。主成分分析:将一组可能相关的变量通过正交变换变换成一组线性无关的变量 ， 变换后的变量称为主成分 。2.因子 分析:通过从变量组因子，因子 分析，提取共性，可以在众多变量中找到隐藏的代表/ 。3.对应关系分析:变量通过分析一个由定性变量组成的交互式汇总表来揭示 。二、功能不同:1 。主成分分析:主成分分析基础数学分析方法，具有广泛的实际应用，如人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模和数学 。

3.对应关系分析:可以在同一张图上同时绘制多个样本和多个变量，并且可以在图上直观、清晰地表达样本的类别及其属性 ， 直观 。此外，它还省略了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算和中间过程，可以从因子负载图中直观地对样本进行分类，是一种直观、简单、方便的多元统计方法 。

5、验证性 因子 分析的方法背景:自制调查问卷 。如何验证问卷结构的有效性？我应该用什么方法？学生时代用万能的spss探索因子 分析？下班后看到同事用集群分析？有幸学了几次结构方程模型，印象深刻的是用结构方程模型因子 分析验证过 。方法简单有效，但由于学习功底太差，无法全面描述这种方法的优缺点，于是又看了一遍侯杰泰的《结构方程模型及其应用》 。

1.什么时候使用探索性因子-2/和证实性因子-2/？当你有一个预设模型时(即你有一个假设:问卷中的哪些问题属于哪个维度)，可以直接用confirmatic因子分析来验证预设模型是否有效 。当你没有预设模型的时候(也就是不知道问卷中的哪些问题属于哪个维度)2 。探索性因子-2/和验证性因子-2/方法有什么区别？做探索性的因子 分析时 ， 第一个因子会捕捉到最大的变异，通常会有很多话题从属于它 。
6、主成分 分析和 因子 分析是什么?principal component分析是试图将许多原有的指标(如P指标)重新组合成一组新的不相关的综合指标来代替原有的指标 。因子 分析是一个多元统计量 ， 研究如何把许多原始变量浓缩成少数几个因子变量，并使因子变量更具有可解释性 ， 主成分分析是考察多个变量之间相关性的多元统计方法 。它研究如何通过几个主成分来揭示多个变量的内部结构，即从原始变量中导出几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息 ， 并且互不相关 ， 通常的数学处理是将原有的P个指标进行线性组合，作为新的综合指标 。

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