因子分析的基本思想与步骤
答：这些综合指标互不相关，即它们所综合的信息互相不重叠。这些综合指标就称为因子或公共因子。因子分析法的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构。即公共因子。对于所研究的问题就是试图用...
答：确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是:(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 =...
答：（3）判断要选择的主成分/因子数目；（4）选择主成分/因子；（5）旋转主成分/因子；（6）解释结果；（7）计算主成分或因子得分。2）、因子分析与主成分分析的区别 ①原理不同 主成分分析基本原理：利用降维（线性变换)的思想，每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关。因子分析...
答：因子分析模型（FA）基本思想因子分析模型FA的基本思想“因子分析”于1931年由Thurstone提出，概念起源于Pearson和Spearmen的统计分析FA用少数几个因子来描述多个变量之间的关系，相关性较高的变量归于同一个因子；FA利用潜在变量或本质因子（基本特征）去解释可观测变量FA模型X1=a11F1+a12F2+ …+a1pFp+v1...
答：5. 因子分析中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。应用领域：解决共线性问题，评价问卷的结构效度，寻找变量间潜在的结构，内在结构证实。4、对应分析/最优尺度分析 基本原理：利用降维的思想以达到简化数据结构的目的，同时对数据表中的行与列进行处理，寻求以低维...
答：量表题项)之间的对应关系。如果是成熟的量表，研究者可同时使用验证性因子分析CFA，和探索性因子分析(简称因子分析,EFA)验证量表的效度。如果量表的权威性较弱，通常使用探索性因子分析(EFA)进行探索因子，或者效度检验分析。两种方法均可在spssau中操作分析，结合智能分析建议更便于理解。
答：1.基本思想不同 探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。而验证性因子分析的主要目的是决定 事前定义因子的模型拟合实际数据的能力,以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期...
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：它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。因子分析模型...
答：主成分分析：精简变量、保留原始信息 目标：构造一些综合指标使满足如下条件：方法步骤 1-4. 主成分理论分析 起源一：寻找潜在变量 因子分析模型是主成分分析的推广。它也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计...
网友评论：
杜夏14719022492：
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. -
32538满蓝
：[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...
杜夏14719022492：
怎样用spss做因子分析
32538满蓝
： 可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析,因子分析用于探索定量数据可以浓缩为几个方面(因子),每个方面(因子)和题项对应关系.因子分析步骤:1、选择进阶方法>>因子2、设置输出维度(因子)个数3、点击开始分析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.如因子与题项对应关系与预期严重不符则可考虑对题项进行删除第三步:在第二步删除掉不合理题项后,并且确认因子与题项对应关系良好后,则可结合因子与题项对应关系,对因子进行命名.
杜夏14719022492：
1.简述因子分析方法的主要步骤,附表为湖北省17个地区(包括神龙架林区)的十项地区经济发展的数据(地区和变量都用代号表示),用因子分析法计算... -
32538满蓝
：[答案] 运筹学 课本上都有的!
杜夏14719022492：
因素分析就是因子分析吗? -
32538满蓝
： 因子分析与因子分析法主成分分析通过线性组合将原变量综合成几个主成分,用较少的综合指标来代替原来较多的指标(变量).在多变量分析中,某些变量间往往存在相关性.是什么原因使变量间有关联呢?是否存在不能直接观测到的、但影...
杜夏14719022492：
许多变量的综合值是由因子分析得出的吗 -
32538满蓝
： 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...
杜夏14719022492：
成分分析法和因子分析法的主要区别 -
32538满蓝
： 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...
杜夏14719022492：
探索性因子分析法的差异 -
32538满蓝
： 探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处1.基本思想不同 因子分析的基本思想是要寻找公共因子,以达到降维的目的.探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一...
杜夏14719022492：
怎样用做Eviews主成分分析和因子分析 -
32538满蓝
： 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...
杜夏14719022492：
企业竞争力评价方法有哪些~?? -
32538满蓝
： 企业竞争力评价方法: 企业竞争力评价方法分为单项指标评价法和综合指标体系评价法.单项指标评价法是就单项指标对比而采用的方法,它直接用某企业单项指标的报告期数值与基准期数值对比,或用两个不同企业的同一指标同期实际数值对...
