主成分分析和因子分析联系
答：主成分分析和因子分析是原理不同，线性表示方向不同，假设条件不同，求解方法不同，主成分和因子的变化不同，因子数量与主成分的数量，解释重点不同，算法上的不同，优点不同，应用场景不同。原理不同主成分分析基本原理，利用降维线性变换的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的...
答：主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。主成分分析和因子分析的不同：...
答：3. 在实际操作中，如果KMO值在0.6左右，尽管可能仍可进行因子分析，但分析结果可能不够理想。例如，如果在进行因子分析时，得到的KMO值约为0.7，且没有低于0.65，这通常不会被视为不合格，但需视具体情况而定。4. 主成分分析（PCA）与因子分析有一定的联系，主成分分析是因子分析的一种特殊情况...
答：spss直接把几个因子都已经算出来了，就是duFAC1-1列就是因子F1，同理可以得知F2，F3...不用算的，如果问F1怎么来的，就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.216X4+0.112X5-0.318X6。如果进行主成分分析之后又要进行回归分析，应该是用提取出来的主因子作为自变量进行计算的，回归是只能有一...
答：两个方法基本相同，只是因子分析是在主成分基础上，多出一步旋转步骤，为了让提取的成分更容易命名。两种方法都可以在网页版spssau中使用，配合智能文字建议和帮助手册可以能快理解。如果说研究目的完全在于信息浓缩，并且找出因子与分析项对应关系，建议用因子分析。主成分分析更多用于权重计算，以及综合得分...
答：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。如果希望进行将指标命名，SPSSAU建议使用因子分析。原因在于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。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...
答：第二：因子分析给出的重要结果又两个，第一个是因子的命名，也就是潜在的因素，需要命名。第二个是每个因子所占的权重，附加的可以得到每个变量所占的权重。而主成分分析则主要是综合得分和得分的比较。第三：如果仅从因子综合得分和主成分得分用于综合评价的话，没什么大地区别，计算出各自得分后进行...
答：因子分析与主成分分析的异同点:都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析...
答：主成分分析仅仅是变量变换,而因子分析需要构造因子模型。 主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量,即主成分; 因子分析:潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。 问题三:因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个:一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释。因此,因子分析的...
答：看到很多数据分析书籍里面谈及到主成分分析和因子分析，我们常常会发现两种分析方法有很多相似的地方，然而，两种方法却截然不同，在网上看到了一篇文章将两种方法的区别介绍的很清楚，原文链接：http://www.theanalysisfactor.com/the-fundamental-difference-between-principal-component-analysis-and-factor-...
网友评论：
邬径17870124634：
主成分分析与因子分析的区别和联系 -
26098戚丽
： 以下是我自己通俗的理解哈. 主成分分析,就是多个变量综合起来反应一个指标,要把这个指标找出来. 因子分析就是其实潜在的有几个指标,而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果. 因子分析不好理解是吧,举个例子:给人做智力测验,得到了算数成绩,迷宫成绩,脑筋急转弯成绩等等.但这些成绩是由潜在的因子即这个人的记忆力、反应能力等等方面综合作用出来的.
邬径17870124634：
因子分析法和主成分分析法的区别与联系 -
26098戚丽
： 因子分析与主成分分析的异同点: 都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下,减少了评价工作量 公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大 主成分分析仅仅是变量变换,而因子分析需要构造因子模型. 主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量,即主成分; 因子分析:潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量.
邬径17870124634：
主成分分析和因子分析的异同及应用 -
26098戚丽
： 第一:两种的函数构成相反,因子分析在于发现潜在的影响因素,是可观测自变量之外潜在的因素,主成分则是自变量的系数聚合; 第二:因子分析给出zhidao的重要结果又两个,第一个是因子的命名,也就是潜在的因素,需要命名.第二个是每个因子所占的权重,附加的可以得到每个变量所占的权重.而主成分分析则主要是综合得分和得分的比较. 第三:如果仅从因子综合得分和主成分得分用于综合评价的话,没什么大地区别,计算出各自得分后进行大小排序,比较,就是结果了.
邬径17870124634：
主成分分析,聚类分析,因子分析的基本思想以及他们各自的优缺点. -
26098戚丽
：[答案] 主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关. 因子分析是研究如何以最少的信息丢失,将众多...
邬径17870124634：
主成分分析与因子分析的异同是什么?试从主成分分析与因子分析的分...
26098戚丽
： 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.
邬径17870124634：
请教SPSS高人,主成份分析和因子分析有什么不同?做主成分分析目的是什么?谢谢 -
26098戚丽
： 主成分分析可以理解为一种数据的处理理论,也可以理解为一种应用方法.而因子分析则可以理解为一种应用方法,因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方法来浓缩因子.所以 其实所谓的区别只不过是在学科研究当中存在的,因...
邬径17870124634：
SPSS中因子分析和主成分分析的区别? -
26098戚丽
： 因子分析法和主成分2113分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼5261上的说法,不是包含的关系.另外主成分4102分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体1653系不一样,因子分析是 F=AX; 主成分版分析则是用特征根向量求出的矩阵算出因子得分,与因子分析直接得出的得分是不一样的权.
