大数据分析－SPSS因子与主成分分析
因子分析是一种数据简化的技术，通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。1.因子分析
1.因子分析 （1）主要思路：降维 简化数据结构 （2）目的：将（具有错综复杂关系的）变量 综合为 （数量较少的）因子 以再现原始变量与因子的关系， 通过不同的因子，对变量进行分类 消除 相关性，在信息损失最小的情况下，降维 （3）步骤 选取因子分析的变量（选相关性较大的，利于降维）――标准化处理； 根据样本、估计随机向量的协方差矩阵或相关矩阵； 选择一种方法――估计因子载荷阵，计算关键统计特征； 进行因子旋转，使因子含义清晰化，并命名，利用因子解释变量的构成； 计算每个因子在各样本上的得分，得出新的因子得分变量――进一步分析。 （4）如何分析 检验变量间偏相关度KMO值0.6,才适合做因子分析； 调整因子个数，显示共同特征后即可命名。
2.因子分析操作步骤
3.看看结果吧
2.主成分分析
1.主成分分析与因子分析各自特点
2.操作步骤
3.看看结果吧
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