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因子 分析法和主成分分析法有什么区别和联系？求助:spss使用-2分析法如何获得因子得分和排名 。你通过因子保存分析中的一个选项因子 Score，然后保存在原始数据的末尾生成3，假设a1a2a3代表三个因子然后根据因子的分析得到三个因子的特征根值，分别计算三个粗因子的权值，就是它们各自的特征根值/三个因子 。

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 。

因子解析探索-2分析法(ExploratoryFactoranalysis，EFA)是一系列用于发现一组变量的潜在结构的方法 。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、 因子 分析法得分公式如果系数为零变量还要不要写1，因子 分析法(因子分析)一、方法介绍的基本思路:因子分析法是一种多元统计方法，从研究相关矩阵内的依赖关系入手，根据相关性对变量进行分组(使得同一组内变量之间的相关性不高 ， 而不同组内变量之间的相关性较低) 。这样 ， 在最小化信息损失的前提下，从众多指标中提取少量不相关的指标 ， 然后根据方差贡献率确定权重 ， 再计算综合得分 。

3、求助:spss用 因子 分析法怎么得到 因子得分和排名【fa 因子分析法】你通过因子 Analysis中的一个选项保存因子的分数，然后你会在原始数据的末尾保存3列因子的分数 。假设a1a2a3代表三个因子然后根据因子的分析得到三个因子的特征根值 ， 分别计算三个粗因子的权值，就是它们各自的特征根值/三个因子 。在线spss平台spssau可以直接保存综合得分 。分析时可以直接勾选“综合得分”保存 。排名根据综合得分的大小进行比较，数值越高排名越高 。

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