因子分析的优点和缺点是什么？
作者&投稿：樊物 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
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成分也有要求。需要先进行KOM检测数据是否可以运用因子分析法。 而且在设计调查表的时候也需要针对性的设计问题。 我现在就在DT调查表的设计。。。。。。祝我好运
如果你想要了解因子分析的具体内容，或者实际运用，欢迎追问。 望采纳。
通肯欣诺：[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...
梅列区15291495374： 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. - ？
通肯欣诺：[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...
梅列区15291495374： 主成份分析和因子分析的区别 - ？
通肯欣诺： 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.
梅列区15291495374： 因子分析的功能有什么 - ？
通肯欣诺： 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.
梅列区15291495374： 问spss的因子分析 - ？
通肯欣诺： Rotated Component Matrix,就是经转轴后的因子负荷矩阵,当你设置了因子转轴后,便会产生这结果.转轴的是要得到清晰的负荷形式,以便研究者进行因子解释及命名.SPSS的Factor Analysis对话框中,有个Rotation钮,点击便会弹出...
梅列区15291495374： 细胞因子免疫学测定方法的主要优缺点各有哪些? ？
通肯欣诺： 免疫测定方法主要优点有:特异性高.使用特异的单克隆抗体,可用于单一细胞因子的检测.测定操作简便,无需维持依赖性细胞株.其主要缺点是:所测定的只是细胞因子的蛋白含量,与其生物活性不一定成正比.测定结果与所用的抗体的来源及亲和力有很大关系,使用不同来源和亲和力的单抗,对一标本测定得到的结果可能不同.测定下限不如生物活性测定方法.如标本中存在细胞因子的可溶性受体,可能会影响特异抗体对细胞因子的结合.标本中存在的各种细胞因子结合蛋白可能对细胞因子免疫测定产生干扰.
梅列区15291495374： 主成分分析与因子分析有什么作用 - ？
通肯欣诺： 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.
梅列区15291495374： spss统计中因子分析的困惑! - ？
通肯欣诺： 不是很清楚你的意思呢,因子分析是对一堆项目进行聚合,比如你的问卷有30个题目,你想研究一下这个问卷的这些题目可以聚合为几个因子,或者研究这几个30个题目是否合适用几个因子来描述,用因素分析可以把这30个题目提取出几个关...
梅列区15291495374： 成本管理中的因素分析法有哪些优点和不足?？
通肯欣诺： 影响成本的因素有时间成本因素管理成本因素人力成本因素等等优点是可以优化成本结构缺点是影响战略推行
梅列区15291495374： 传统因子分析法的缺陷,以及如何去改进传统因子分析法! - ？
通肯欣诺： 综合学者们的研究成果来看,未对因子分析模型和理论特别是小样本因子分析模型漏掉了方差贡献小的公共因子、没有除去零方差的特殊因子等情形进行讨论和说明
