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解释因子分析结果

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如何理解因子 分析方法？问题1:因子分析French分析Steps因子分析有两个核心问题:一是如何构造 。二是如何给变量命名因子 解释 ， 因子分析Process？因子 分析问题1: 因子 分析有什么用？data分析of因子-2/系统聚类分析变量可以分类，但很难判断变量分类结果的合理性 。
1、 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 。
2、 因子 分析过程?Question 1:因子分析French分析Steps因子分析核心问题有两个:一个是如何构造/ 。二是如何给变量命名因子 解释 。所以因子-2/的基本步骤和解决方法都是围绕这两个核心问题展开的 。(一)因子 分析有四个基本步骤:(1)确认原变量to be 分析是否适合因子 分析 。(2)结构因子变量 。⑶通过旋转使变量因子更可行解释更可行 。(4)计算因子变量得分 。
⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率和累计方差贡献率；(5)确定因子:设F1，F2 ， …，Fp为p 因子，其中第一个m 因子包含不少于80%的数据和信息(即其累计贡献率)，可选取第一个m/ 。[6] 因子旋转:如果得到的m 因子无法确定或者其实际意义不明显，那么因子需要旋转才能得到明显的实际意义 。
3、如何理解 因子 分析法?因子分析隐藏的和代表的因子可以在众多变量中找到 。将本质相同的变量归入一个因子可以减少变量个数，检验变量间关系的假设 。共性是指一个测试项目在所有因子上的因子负荷平方之和，代表所有因子对这个项目解释数量、因子的变化量 。
然后用A矩阵中的x系数除以对应x的标准差 ， 计算出每个原始变量的系数 。每个系数与所有系数之和的比值就是权重 。因子 分析确定指标权重体系构建的方法常见于企业财务竞争力体系、业绩权重体系或经理领导权重体系模型 。权重研究常用的方法中分析、AHP 分析、熵值法、组合赋权法都不能用SPSS软件直接计算，所以在SPSS上用因子 分析计算权重是常规做法 。
4、数据 分析之 因子 分析系统聚类分析变量可以分类，但很难判断变量分类结果的合理性 。另外，很难通过聚类分析来衡量每个变量对类别的贡献 。此时将采用因子 分析来实现 。因子 分析就是找出变量因子背后的共性 。因子 分析是一种统计方法分析它通过研究变量之间的相关系数矩阵，将这些变量之间复杂的关系化简为几个积分来对变量进行分类因子 。
【解释因子分析结果】因子 分析的主要目的是:(1)探索结构:当变量之间存在高度相关性时，我们希望用较少的因子来概括它们的信息；(2)简化数据:将原变量转换为因子 score后，对其他分析使用因子 score，如聚类分析和回归分析 。(3)综合评价:每因子分计算综合得分，对分析物进行综合评价 ， 因子 分析是把原来的变量改成新的因子 。这些因子之间的相关性较低，而因子内部的变量之间的相关性较高 。

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