因子分析的四个假设
答：假设如下：1.特殊因子期望为零；2.变量和公共因子的期望均为零；3.公共因子方差为1，且相等；4.公共因子与特殊因子相互独立；5.公共因子间相互独立
答：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。4、主成分的数量不同 主成分分析的主成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等），实际应用时会根据碎...
答：2. 线性表示方向不同： 因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。3. 假设条件不同：主成分分析中不需要有假设；因子分析的假设包括：各个公共因子之间不相关，特殊因子之间不相关，公共因子和特殊因子之间不相关。4. 提取主因子的方法不同：因子...
答：一、性质不同 1、主成分分析法性质：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变量，转换后的这组变量。2、因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、应用不同 1、主成分分析法应用：比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
答：在做效度分析的时候，需要看因子的特征值，看大于1的因子累计贡献率是否达到要求，进而说明效度可以。因子分析的方法有两类。探索性因子分析法和验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。验证性因子分析假定因子与...
答：因子分析通常有三个步骤;第一步是判断是否适合进行因子分析;第二步是因子与题项对应关系判断;第三步是因子命名。第一步:判断是否进行因子分析,判断标准为KMO值大于0.6;第二步:因子与题项对应关系判断。因子与题项对应关系判断:假设预期为3个因子(变量),分析题项为10个;因子与题项交叉共得到30个...
答：因子分析通常有三个步骤;第一步是判断是否适合进行因子分析;第二步是因子与题项对应关系判断;第三步是因子命名。 第一步:判断是否进行因子分析,判断标准为KMO值大于0.6; 第二步:因子与题项对应关系判断。 因子与题项对应关系判断:假设预期为3个因子(变量),分析题项为10个;因子与题项交叉共得到30个数字,此数字...
答：3.理论假设不同 探索性因子分析的假设主要包括：①所有的公共因子都相关(或都不相关)；②所有的公共因子都直接影响所有的观测变量；③ 特殊(唯一性)因子之间相互独立；④ 所有观测变量只受一个特殊(唯一性)因子的影响；⑤ 公共因子与特殊因子(唯一性)相互独立。
答：因子个数：多数情况下，我们在分析时已经带着主观预期，希望题项如何归类，此时可以直接设置对应的因子个数。进行结构效度的正式分析前，第一步需要通过KMO和巴特利特检验进行测量问卷量表进而决定是否适合进行因子分析，KMO值是用来判断所选取变量在因素分析中的可接受程度，考察变量之间相关关系。一般进行因子...
答：Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来，显著水平值越小（<0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（如0.10以上）可能表明数据不适宜于因子分析。（4）KMO（Kaiser-Meyer-OklinMeasure of Smapling ...
网友评论：
迟复18745715361：
成分分析法和因子分析法的主要区别 -
39416姜制
： 主成分分析和因子分析有十大区别: 1.原理不同: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综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间...
迟复18745715361：
进行因子分析的前提条件是各变量之间应该怎么做 -
39416姜制
： 进行因子分析的前提条件是,各变量之间应该低度相关. 因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的,但又无法直接测量到的隐性变量.因此因子分析的首要前提就是各个变量之间应该具有一定的相关度,不要求...
迟复18745715361：
如何找出某个因子对主成分的贡献度 -
39416姜制
： 贡献度,是指主成分得分吗?如果是这样可以直接选择保存主成分得分即可.但一般没有这样进行的. 反倒是可以直接使用因子载荷系数值查看因子和分析项之间的相关关系情况.
迟复18745715361：
简述单因子方差分析方法的基本假定 -
39416姜制
：[答案] 1) 可加性:处理效应与环境效应(误差)是可加的.这是由于我们据以进行方差分析的模型就是线性可加模型,所以可加性特性是方差分析的主要特性.2) 正态性:试验误差是独立的随机变量,并遵从正态分布.这是因为 F 测验只...
迟复18745715361：
许多变量的综合值是由因子分析得出的吗 -
39416姜制
： 1.因子分析的基本步骤 (1)确认待分析的原始变量是否适合作因子分析; (2)构造因子变量; (3)利用旋转方法使因子变量具有可解释性; (4)计算每个样本的因子变量得分. 2.因子分析的数学模型 3.因素分析的主要方式 围绕浓缩原有...
迟复18745715361：
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. -
39416姜制
：[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...
迟复18745715361：
因子分析的功能有什么 -
39416姜制
： 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,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的共性因子,或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩.因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子.将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设.
迟复18745715361：
因子分析的分析描述 -
39416姜制
： 验证性因子分析(confirmatory factor analysis) 的强项正是在于它允许研究者明确描述一个理论模型中的细节.那么一个研究者想描述什么呢?我们曾经提到因为测量误差的存在,研究者需要使用多个测度项.当使用多个测度项之后,我们就有...
迟复18745715361：
spss19.0中因子分析 -
39416姜制
： 因子分析的目的就是将一系列有内在相关性的变量进行浓缩,从而提取出少量几个因子来代替原来的众多变量,所以选择变量就是将你需要进行浓缩的所有变量都移入这个对话框 ,不过因子分析的变量只能是连续性数值
