永远的怀念!
数据简化
因子分析的用途
数学模型
用矩阵的方式表达
因子分析模型的性质
因子载荷矩阵中的统计特征
旋转因子的目的
回归方法
主成分分析与因子分析 主成分分析与因子分析有所不同，主成分分析仅仅是变量变换。
主成分和公共因子的位置不同。因子分析也有因子载荷（ factor loading）的概念，代表了因子和原先变量的相关系数。但是在因子分析公式中的因子载荷位置和主成分分析不同。 在数学模型上，因子分析和主成分分析也有不少区别。而且因子分析的计算也复杂得多。根据因子分析模型的特点，它还多一道程序：因子旋转（ factor rotation）；这个步骤可以使结果更好。 旋转后的公共因子一般没有主成分那么综合，公共因子往往可以找到实际意义，而主成分常找不到实际的含义。 可以看出，因子分析和主成分分析都依赖于原始变量，也只能反映原始变量的信息。所以原始变量的选择很重要。在得到分析的结果时，并不一定会都得到如我们例子那样清楚的结果。这与问题的性质，选取的原始变量以及数据的质量等都有关系。如果原始变量本质上独立，就很难把很多独立变量用少数综合的变量概括，降维就可能失败。数据越相关，降维效果就越好。可用如下方法进行变量间的相关性检验：
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主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。
因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。
主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。
SPSSAU可直接使用这两种方法，支持自动保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。
所有的东西在于你用不用心，我陪你一起，写完吧
卡卡7031 6人参与回答 2023-12-09 我们可以帮助您
pang小妞 3人参与回答 2023-12-12 可以。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往
杨大公主H 2人参与回答 2023-12-07 在我们的身边，应该有不少的人都是非常喜欢吃蘑菇的，那么，蘑菇除了好吃之外，也有着非常高的营养价值，如果您特别喜欢吃蘑菇，那么，您就应该来了解一下，今天我们就一起
blinkblink02 4人参与回答 2023-12-09 将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）。因子分析（探索性因子分析）用于探索分析项应该分成几个因子，比如20个量表题项应该分成几
小墩子921 2人参与回答 2023-12-11 
