如何直观地解释潜在因素模型和主成分分析 spss主成分分析结果怎么看？？急求
\u5982\u4f55\u7528\u901a\u4fd7\u6613\u61c2\u7684\u4e00\u53e5\u8bdd\u89e3\u91ca\u4e3b\u6210\u5206\u5206\u6790\u548c\u56e0\u5b50\u5206\u6790\u4e3b\u6210\u5206\u5206\u6790\u505a\u7684\u4ec5\u4e3a\u53d8\u91cf\u53d8\u6362\uff0c\u5c06\u539f\u59cb\u53d8\u91cf\u8fdb\u884c\u7ebf\u6027\u7ec4\u5408\u5f97\u5230\u4e92\u76f8\u6b63\u4ea4\u7684\u65b0\u53d8\u91cf
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KMO\u68c0\u9a8c\u7528\u4e8e\u68c0\u67e5\u53d8\u91cf\u95f4\u7684\u504f\u76f8\u5173\u6027 \u4e00\u822c\u8ba4\u4e3a\u8be5\u503c\u5927\u4e8e0.9\u65f6\u6548\u679c\u6700\u4f73 0.7\u4ee5\u4e0a\u5c1a\u53ef\uff0c0.6\u65f6\u6548\u679c\u8f83\u5dee
Bartlett's\u7403\u5f62\u68c0\u9a8c\u7528\u4e8e\u68c0\u9a8c\u76f8\u5173\u9635\u662f\u5426\u662f\u5355\u4f4d\u9635 P<0.01\u8bf4\u660e\u6307\u6807\u95f4\u5e76\u975e\u72ec\u7acb\uff0c\u53d6\u503c\u662f\u6709\u5173\u7cfb\u7684\u3002\u53ef\u4ee5\u8fdb\u884c\u56e0\u5b50\u5206\u6790
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\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
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Classification Tree\u6a21\u5757\u57fa\u4e8e\u6570\u636e\u6316\u6398\u4e2d\u53d1\u5c55\u8d77\u6765\u7684\u6811\u7ed3\u6784\u6a21\u578b\u5bf9\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\u6216\u8fde\u7eed\u53d8\u91cf\u8fdb\u884c\u9884\u6d4b\uff0c\u53ef\u4ee5\u65b9\u4fbf\u3001\u5feb\u901f\u7684\u5bf9\u6837\u672c\u8fdb\u884c\u7ec6\u5206\uff0c\u800c\u4e0d\u9700\u8981\u7528\u6237\u6709\u592a\u591a\u7684\u7edf\u8ba1\u4e13\u4e1a\u77e5\u8bc6\u3002\u5728\u5e02\u573a\u7ec6\u5206\u548c\u6570\u636e\u6316\u6398\u4e2d\u6709\u8f83\u5e7f\u6cdb\u7684\u5e94\u7528\u3002
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\u53c2\u8003\u8d44\u6599\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-spss
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。
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