主因子分析法

作者&投稿:臾柿 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 问题一:主成分分析和因子分析有什么区别? 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。

问题二:统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率,碎石图,特征根,很多的

问题三:因子分析法如何确定主成分及各个指标的权重? 5分 在SPSS中,主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的,如果设置的抽取方法是主成分,那么计算的就是主成分得分,另外,因子分析和主成分分析尽管原理不同,但是两者综合得分的计算方法是一致的。
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 =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m),X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标,β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分,用ej表示Fj的方程贡献率。
(4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。
因子分析应用在评价指标权重确定中,通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差,其值大小表示该项指标对总体变异的贡献,通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分数。

问题四:因子分析法是什么? 因子分析
1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差,在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项,要求计算相关系数矩阵,单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮,打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法――Principal ponents,在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分,在Exact 栏中选择Number of Factors;6, 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮,输出结果。
统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

问题五:已解决:因子分析法和主成分分析法是一回事吗 不是一个方法,不过很接近的

问题六:因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个:一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释。因此,因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。(i)因子分析常常有以下四个基本步骤:⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。(ii)因子分析的计算过程:⑴将原始数据标准化,以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵;⑶求相关矩阵的特征值和特征向量;⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率;⑸确定因子:设F1,F2,…, Fp为p个因子,其中前m个因子包含的数据信息总量(即其累积贡献率)不低于80%时,可取前m个因子来反映原评价指标;⑹因子旋转:若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显,这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分:采用回归估计法,Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权,由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序:利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时,需要研究以下几个方面的问题:・ 简化系统结构,探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ,从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”,抓住主要矛盾,把握主要矛盾的主要方面,舍弃次要因素,以简化系统的结构,认识系统的内核。・ 构造预测模型,进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中,探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系,进行预测预报,以实现对系统的最优控制,是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中,用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型,通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型,通常采用聚类分析的建模技术。・ 进行数值分类,构造分类模式。在多变量系统的分析中,往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理,以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类,构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题,需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立,可先根据有关生物学、生态学原理,确定理论模型和试验设计;根据试验结果,收集试验资料;对资料进行初步提炼;然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性,选择最佳的变量子 *** ;在此基础上构造预报模型,最后对模型进行诊断和优化处理,并应用于生产实际。


spss中的因子分析要怎么做。
spss中的因子分析要怎么做。因子分析(探索性因子分析)用于探索分析项(定量数据)应该分成几个因子(变量),比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适;用户可自行设置因子个数,如果不设置,系统会以特征根值大于1作为判定标准设定因子个数。因子分析的步骤:因子分析通常有三个步骤;第一步是判断是否适合进行...

因子分析法属于实证研究法吗
因子分析法属于实证研究法。实证是相对于理论而言的,凡是涉及到数据和统计分析的,都可以叫实证,而因子分析只是众多统计分析方法中的一个而已,自然就不是必须的了。都属于统计学科,或者计量经济学。都可以用各种统计软件实现,模糊层次分析法需要专门软件。隐性变量 因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一...

统计按照统计方法分类分为
因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,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分析方法.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...

因子分析法和数据包络分析法 有何区别?
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...

成分分析法和因子分析法的主要区别
此外,最理想的情况是主成分分析前的变量之间相关性高,且变量之间不存在多重共线性问题(会出现最小特征根接近0的情况);  求解因子载荷的方法:主成分法,主轴因子法,极大似然法,最小二乘法,a因子提取法。5.主成分和因子的变化不同:成分分析当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值唯一时...

因子分析的优点和缺点是什么?
优点:当你面对大量的数据 尤其是数据项目较多的时候,分别分析各组数据过程很繁琐。然而如果从中筛选几组数据分析,又会使得你的分析结果不够准确。 因子分析法就能很好的涵盖原始数据的各个项,同时将分析过程简化为因子项的分析。从而简便。缺点:因子分析只能面对综合性的评价。同时对数据的数据量和...

spss中如何用因子分析计算各指标的权重?
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 =...

因子分析法和主成分分析法的区别与联系
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(...

什么数据适合因子分析?
定量数据适合因子分析。把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析。因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。处理因子分析的方法 提取因子的个数是...

因子分析方法
其分析方法有很多种,最常用的有两种:一是主成分分析方法;另外一种是一般因子分析法。通常所说的因子分析指的就是一般因子分析法,它通过原始变量的方差去构造因子,一般情况下,因子的数量总是要少于变量的数量。所以对于一般因子分析而言,如何正确解释因子将会比主成分分析更困难。因子分析一般可以分成...

济源市13844238661: SAS中的主成分分析和因子分析有什么区别? -
西颜川芎: 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...

济源市13844238661: 主成分分析与因子分析有什么作用 -
西颜川芎: 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.

济源市13844238661: spss 因子分析中 如何解释主因子的含义 -
西颜川芎: 主因子的含义解释是需要结合专业的,这个是跟统计学本身无关的. 你要看主因子中所包含的几个指标,这几个指标背后代表的含义,所反映的问题,或者说是反映了主要的什么问题.然后再进行解释. 通俗点说就是像语文里面的要根据几个句子来浓缩这几个句子背后的一个主旨,好与坏全凭个人修炼程度了,没什么固定标准

济源市13844238661: 主成分分析和因子分析的异同及应用 -
西颜川芎: 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.

济源市13844238661: 怎么用excel 对数据的主因子进行分析 -
西颜川芎: 第一手数据:主要指可直接获取的数据;第二手数据:指经过加工整理后得到的数据 数据处理 目的:从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据 数据分析 数据挖掘:一种高级的数据分析方法.主要...

济源市13844238661: 因子分析法的优缺点 -
西颜川芎:[答案] · 简化系统结构,探讨系统内核.可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法,在众多因素中找出各个变量最佳的子集合,从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响.“从树木看森林”,抓住主要矛盾,把握主要矛盾...

济源市13844238661: 主成分分析与因子分析的区别和联系 -
西颜川芎: 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.

济源市13844238661: 因素分析就是因子分析吗? -
西颜川芎: 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...

济源市13844238661: 如何用spss进行因子分析和主成分分析 -
西颜川芎: 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.

济源市13844238661: 如何spss 因子分析 求权重 -
西颜川芎: 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:62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333332636333(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...

本站内容来自于网友发表,不代表本站立场,仅表示其个人看法,不对其真实性、正确性、有效性作任何的担保
相关事宜请发邮件给我们
© 星空见康网