因子分析過程的步驟
1樓：風吹向你
因子分析過程的步驟如下：
第一步：資料檢驗。用於因子分析的變數必須是相關的，一般相關矩陣中大部分相關係數小於，就不適合做因子分析了。還可以使用巴特利特球形檢驗，kmo檢驗等。
第二步：因子提取。常用主成分法提取，先對資料進行標準化，然後計算出相關係數矩陣及其特徵根和特含乎徵向量，最後再進行因子提取。
提取原則一般是特徵根值不小於1，或者選取的主成分的累計變異達到80% 以上（即累計特徵根值佔總特徵根值80%以上）。
第三步：因子命名和解釋。常使用因子旋轉使得因子的含義更加清楚，旋轉的方法有正交旋轉和斜交旋轉兩種。
第四步：計算因子得分。
因子分析：
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家斯皮爾曼提出。他發現學生的各科成績之間存在著一定的相關性，一科成績好的學生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學生的學習成績。
因子分析可老擾在許多變數中談含悉找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變數歸入乙個因子，可減少變數的數目，還可檢驗變數間關係的假設。
因子分析適合哪些問題的分析
2樓：上山打怪獸
<>因子分析可以做經濟效益的評價，指標有百元固定資產原值。
實現產值、利稅、總產值實現利稅、銷售收入。
實現利稅。把很多指標綜合成較少因子，既有利於對問題進行分析和解釋，又能便於抓住主要矛盾做出科學評價。
因子分析的形成和發展有相當長的歷史，早期由於計算量大，又缺少高速計算機的裝置，使因子分析的使用和發展受到了很大限制。後來由於計算機的高速發展，使得因子分析的理論研究和計算問題得到了很大的發展，目前廣泛應用於經濟學、社會學、考古學。
生物學、醫學、地質學。
以及體育科學等各個領域。
因子分析法。
是一種多元統計的方法，其基本思想是通過各變數之間的相關係數矩陣。
的內部結構的研究，給出少數幾個能表示所有顯在變數的隱性因素，並描述給變數之間的關係，而這幾個少數的變數是不能直接觀察到的，通常被稱為因子。
進而依據各變數相關性大小把變數進行分組，使得在同乙個組內的變數的相關性較高，而不同組之間的變數的相關性較低。因子分析可以消除指標間的高相關性，也就是指標的重複現象，通過現象抽出事物的本質屬性。
因子分析的基本步驟
3樓：網友
直接使用spssau因子分析的結果 有詳細步驟和智慧型分析講解，類似如下圖這樣的結果。
spssau因子分析。
因子分析方法
4樓：中地數媒
因子分析是一種多變數化簡技術，目的是分解原始變數，從中歸納出潛在的「類別」，相關性較強的指標歸為一類，不同類間變數的相關性較低，每一類變數代表了乙個「共同因子」，即一種內在結構，因子分析就是要尋找該結構。其分析方法有很多種，最常用的有兩種：一是主成分分析方法；另外一種是一般因子分析法。
通常所說的因子分析指的就是一般因子分析法，它通過原始變數的方差去構造因子，一般情況下，因子的數量總是要少於變數的數量。所以對於一般因子分析而言，如何正確解釋因子將會比主成分分析更困難。
因子分析一般可以分成四步：
考察變數之間的相關性，判斷是否要進行因子分析；
進行分析，按一定的標準確定提取的因子數目，一般要求特徵值大於1；
考察因子的可解釋性，並在必要時進行因子旋轉，以尋求最佳解釋方式；
計算出因子得分等中間指標，供進一步分析使用。
利用因子分析，可以把蒐集到的比較雜亂的原始資料進行壓縮，找出最重要的因子，並對其按照成因歸類、整理，從中找出幾條主線，幫助分析充滿度的主要控制因素。
本研究中共統計巖性圈閉354個，參與統計分析和計算的圈閉有249個。由於其中的落空圈閉無法參與因子分析及充滿度**模型的建立，因此實際參與分析和**的巖性油氣藏為222個。初步地質分析後，選取平均孔隙度，%；平均滲透率，10-3
m2；排烴強度，104
t/km2；與排烴中心的平面距離，km；與排烴中心的垂直距離，m；地層壓力系數；砂體厚度，m；砂體面積，km2
有機質丰度，%；圍巖厚度，m；平均埋深，m；共11個地質引數進行因子分析。
本研究按不同的成藏體系進行，建立其充滿度**模型並進行回代驗證。同一成藏體系內的巖性油氣藏的生、儲、蓋、圈、運、保等成藏條件相互影響、相互制約，關係密切，將同一成藏體系中的巖性油氣藏又分別劃分為構造－巖性、透鏡體油氣藏進行**。
5樓：調研工廠
1. kmo檢驗。
kmo（kaiser-meyer-olkin）檢驗是多元統計的因子分析中用於檢驗變數是否適合採用因子分析的方法，是度量因子分析效率的基本測度。kmo檢驗的統計量是變數之間相關係數與其偏相關係數的比值。
2. bartlett檢驗。
bartlett檢驗（bartlett test）又稱為bartlett球形檢驗（bartlett test of sphericity）。bartlett檢驗與kmo檢驗類似，也是通過檢驗變數之間的相關性來判斷是否適合採用因子分析的一種方法。
3. 累積方差貢獻率。
在因子分析中，採用正交旋轉方式，依據方差最大化原則，構建了一組新的線性組合來表示原有的變數，並按照特徵值大於1的標準來確定主要線性組合的個數，從而以較少的主要線性組合來反映原始變數變異的主要部分，這些特徵值大於1的主要的線性組合便是主因子。
4. 探索性因子分析。
探索性因子分析（efa）是基於因子分析的一種社會調查的因素分析方法。
6樓：至東深晴
可以使用**spss平臺spssau進行分析，因子分析用於探索定量資料可以濃縮為幾個方面(因子)，每個方面(因子)和題項對應關係。因子分析步驟：
1、選擇進階方法》因子。
2、設定輸出維度（因子）個數。
3、點選開始分析。
因子分析通常有三個步驟：第一步是判斷是否適合進行因子分析；第二步是因子與題項對應關係判斷；第三步是因子命名。
第一步：判斷是否進行因子分析，判斷標準為kmo值大於；
第二步：因子與題項對應關係判斷。如因子與題項對應關係與預期嚴重不符則可考慮對題項進行刪除。
第三步：在第二步刪除掉不合理題項後，並且確認因子與題項對應關係良好後，則可結合因子與題項對應關係，對因子進行命名。
主成分因子分析不通過,驗證性因子分析能通過嗎
如果是使用驗證性因子分析可直接操作,探索性因子分析也是。主成分分析 屬於探索性因子分析 efa 和驗證性因子分析 cfa 不一樣,它們基於不同的專 原理和計算方法,驗證性屬因子分析往往更容易出現比較好的結果,因為它是在你設定好因子結構的情況下去檢驗這一種結構和你的資料是否擬合,不一定可以擬合你資料的...
菜鳥求助在spss裡是否做驗證性因子分析
不能,因為驗證性因子模型是結構方程模型的一種形式,只有結構方程相關軟體可以進行驗證性因子分析,你可以通常可用的軟體包括lisrel amos mplus eqs r等 求助 spss用因子分析法 怎麼得到因子得分和排名 通過因子分析中一個選項儲存因子得分,然後系統會在原資料最後儲存生成3列因子得分,...
如何準確又通俗易懂的理解因子分析法
因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法,包括連環替代法 差額分析法 指標分解法等。因素分析法是現代統計學中一種重要而實用的方法,它是多元統計分析的一個分支。主成分分析法與因子分析法的區別?5 一 性質不同 1 主成分分析法性質 通過正交變換將一組可能存在相關性...