主成分分析法和因子分析法
答：区别是目的不同、联系都是数据分析方法。1、区别是目的不同：PCA的主要目的是数据降维，将原始数据转化为较少的维度，同时保留数据中的主要特征。因子分析的主要目的是找出隐藏在数据中的潜在因素或变量，了解数据的结构。2、联系都是数据分析方法：PCA和FA都是数据分析方法，可以用于处理复杂的数据和提取...
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：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：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：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...
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：主成分分析法是通过恰当的数学变换,使新变量——主成分成为原变量的线性组合,并选取少数几个在变差总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种方法。主成分在变差信息量中的比例越大,它在综合评价中的作用就越大。 因子分析 探索性因子分析法(Exploratory Factor Analysis,EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构...
答：三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。二、基本思想的异同 (一) 共同点 主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息，变量虽然较原始...
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：2、这两种分析法得出的新变量，也就是成分或者因子，并不是原始变量筛选或者提出后剩余的变量。3、因子分析只能解释部分变异（指公共因子），主成分分析能解释所有变异（如果提取了所有成分）。4、主成分分析，有几个变量就至少有几个成分，一般只提取能解释8%以上的成分；因子分析，有几个变量不一定有...
网友评论：
贝蓝13256518390：
主成分分析与因子分析有什么作用 -
42168拓民
： 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.
贝蓝13256518390：
主成份分析和因子分析的区别 -
42168拓民
： 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.
贝蓝13256518390：
主成分分析与因子分析的区别和联系 -
42168拓民
： 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.
贝蓝13256518390：
主成分分析和因子分析的异同及应用 -
42168拓民
： 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.
贝蓝13256518390：
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...
42168拓民
： 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.
贝蓝13256518390：
《多元统计分析》中的,聚类分析、判别分析、主成分分析和主因子分析的思想是什么?哪位高手能回答一下 -
42168拓民
：[答案] 都是拿来进行降维的方法,把多个变量简化少数几个不相关的变量. 判别分析一般结合聚类分析一起做,因为判别分析的前提需要大部分数据已经分好组,再去对待判数据进行归类. 主成份分析与因子分析如出一辙,建议你去看看书.
贝蓝13256518390：
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 -
42168拓民
： 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...
