主成分因子分析法
答：因子分析与主成分分析是包含与扩展的关系 首先解释包含关系。在SPSS软件“因子分析”模块的提取菜单中，提取公因子的方法很多，其中一种就是主成分。由此可见，主成分只是因子分析的一种方法。其次是扩展关系。因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主...
答：主成分分析法适用于：在多元回归中,主要解决变量间的共线性问题,避免回归稀疏的不合理现象；在因子分析、聚类分析、判别分析中用于减少变量个数,即降维；在综合评价中,还可以作为确定变量权重的依据。主成分分析法 主成分分析是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的...
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：(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ??+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、??、m)...
答：PCA是一种广泛应用的降维分析技术，由PCA建立的新坐标空间是原模式空间的线性变换，且用一组正交基依次反映了空间的最大分散特征。PCA和因子分析的差别在于：PCA是用最少个数的主成分占有最大的总方差，而因子分析是用尽可能少的公共因子最优地解释各个变量之间的相互关系。设有N个观察样本，其特征变量...
答：2. 通常情况下，KMO值大于0.6时，可以考虑进行主成分分析。在本例中，由于KMO值偏低，得出的主成分分析结果可能不够准确。因此，在继续进行因子分析之前，需要考虑数据预处理，如剔除一些变量或对数据进行变换，以提高KMO值。3. 若经过数据预处理后，KMO值仍然偏低，那么可能需要重新考虑是否进行因子分析...
答：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...
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：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：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，以及综合得分计算。因子分析-SPSSAU 主成分分析-SPSSAU ...
网友评论：
查很13786258181：
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. -
32874屈肯
：[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...
查很13786258181：
主成分分析与因子分析有什么作用 -
32874屈肯
： 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.
查很13786258181：
主成分分析有什么用? -
32874屈肯
：[答案] 主成分分析最主要的用途在于“降维”. 举个例子,你要做一项分析,选中了20个指标,你觉得都很重要,但是20个指标对于你的分析确实太过繁琐,这时候,你就可以采用主成分分析的方法进行降维. 20个指标之间会有这样那样的相互关系,相互...
查很13786258181：
SPSS的主成分分析主要是解决什么问题? -
32874屈肯
：[答案] spss的主成分分析主要应用在因子分析里,目的是将原来很多的因素,通过他们内在的相关分析,整合成新的一个或多个相对独立的综合因素,来代表原来散乱的因素.例如我们测量客户满意度,设计了10个题目,那数据收集完后,就可以通过因子...
查很13786258181：
主成分分析与因子分析的区别和联系 -
32874屈肯
： 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.
查很13786258181：
主成分分析和因子分析的异同及应用 -
32874屈肯
： 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.
查很13786258181：
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...
32874屈肯
： 原发布者:SD_LY_LS主成分分析SPSS操作步骤以教材第五章习题8的数据为例,演示并说明主成分分析的详细步骤:一.原始数据的输入注意事项:关键注意设置好数据的类型(数值?字符串?等等)以及小数点后保留数字的个数即可.二....
查很13786258181：
如何用spss进行因子分析和主成分分析 -
32874屈肯
： 方法/步骤 打开SPSS软件,导入数据后,依次点击分析,降维,因子分析.打开因子分析界面之后,把需要进行分析的变量全部选进变量对话框,然后 点击右上角的描述.勾选原始分析结果、KMO检验对话框,然后点击继续.点击抽取,再点击碎石图.点击旋转,再点击最大方差旋转.点击得分,再点击,保存为变量及显示因子得分系数矩阵.最后点确定就可以在输出截面看到主成分因子分析的结果了.
查很13786258181：
你好 看到你在百度上的回答,请问你用spss主成分分析法算因子的权重的详细步骤是怎样的啊 -
32874屈肯
： 主成分分析法在SPSS中的操作1、指标数据选取、收集与录入(表1)2、Analyze →Data Reduction →Factor Analysis,弹出Factor Analysis 对话框:3、把指标数据选入Variables 框,Descriptives: Correlation Matrix 框组中选中Coefficients,然...
