請問在因子分析中怎樣發(fā)把希望放在一起的變量之間的相關(guān)... 請問在因子分析中怎樣發(fā)把希望放在一起的變量之間的相關(guān)性稍微改...
子分析模型
因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。它的基本思想是將觀測變量進(jìn)行分類，將相關(guān)性較高，即聯(lián)系比較緊密的分在同一類中，而不同類變量之間的相關(guān)性則較低，那么每一類變量實(shí)際上就代表了一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，即公共因子。對于所研究的問題就是試圖用最少個(gè)數(shù)的不可測的所謂公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。
因子分析的基本思想：
把每個(gè)研究變量分解為幾個(gè)影響因素變量，將每個(gè)原始變量分解成兩部分因素，一部分是由所有變量共同具有的少數(shù)幾個(gè)公共因子組成的，另一部分是每個(gè)變量獨(dú)自具有的因素，即特殊因子
因子分析模型描述如下：
（1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可觀測隨機(jī)向量，均值向量E(X)=0，協(xié)方差陣Cov(X)=∑，且協(xié)方差陣∑與相關(guān)矩陣R相等（只要將變量標(biāo)準(zhǔn)化即可實(shí)現(xiàn)）。
（2）F = (F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m)￠ （mp）是不可測的向量，其均值向量E(F)=0，協(xié)方差矩陣Cov(F) =I，即向量的各分量是相互獨(dú)立的。
（3）e = (e1，e2，…，ep)￠與F相互獨(dú)立，且E(e)=0， e的協(xié)方差陣∑是對角陣，即各分量e之間是相互獨(dú)立的，則模型：
x1 = a11F1 a12F2 … a1mFm e1
x2 = a21F1 a22F2 … a2mFm e2
………
xp = ap1F1 ap2F2 … apmFm ep
稱為因子分析模型，由于該模型是針對變量進(jìn)行的，各因子又是正交的，所以也稱為R型正交因子模型。
其矩陣形式為： x =AF e .
其中：
x=，A=，F(xiàn)=，e=
這里，
（1）m ￡ p；
（2）Cov(F，e)=0，即F和e是不相關(guān)的；
（3）D(F) = Im ，即F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m不相關(guān)且方差均為1；
D(e)=，即e1，e2，…，ep不相關(guān)，且方差不同。
我們把F稱為X的公共因子或潛因子，矩陣A稱為因子載荷矩陣，e 稱為X的特殊因子。
A = (aij)，aij為因子載荷。數(shù)學(xué)上可以證明，因子載荷aij就是第i變量與第j因子的相關(guān)系數(shù)，反映了第i變量在第j因子上的重要性。
2. 模型的統(tǒng)計(jì)意義
模型中F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m叫做主因子或公共因子，它們是在各個(gè)原觀測變量的表達(dá)式中都共同出現(xiàn)的因子，是相互獨(dú)立的不可觀測的理論變量。公共因子的含義，必須結(jié)合具體問題的實(shí)際意義而定。e1，e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1，2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之間以及特殊因子與所有公共因子之間都是相互獨(dú)立的。模型中載荷矩陣A中的元素(aij)是為因子載荷。因子載荷aij是xi與Fj的協(xié)方差，也是xi與Fj的相關(guān)系數(shù)，它表示xi依賴Fj的程度。可將aij看作第i個(gè)變量在第j公共因子上的權(quán)，aij的絕對值越大(|aij|￡1)，表明xi與Fj的相依程度越大，或稱公共因子Fj對于xi的載荷量越大。為了得到因子分析結(jié)果的經(jīng)濟(jì)解釋，因子載荷矩陣A中有兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量十分重要，即變量共同度和公共因子的方差貢獻(xiàn)。
因子載荷矩陣A中第i行元素之平方和記為hi2，稱為變量xi的共同度。它是全部公共因子對xi的方差所做出的貢獻(xiàn)，反映了全部公共因子對變量xi的影響。hi2大表明x的第i個(gè)分量xi對于F的每一分量F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m的......
匿名 �0�2<span class="tm">00:02</span>
</p>
<div>
<div class="ra ft"><div class="bt bg1"><img alt="相關(guān)內(nèi)容" class="m" height="16" src="/static/img/ico3.gif" width="16"/>相關(guān)內(nèi)容</div></div>
<p class="ft">
什么是因子分析法
基本思想是：根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量不相關(guān)或相關(guān)性較低，每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)一即公共因子。 因子分析法的步驟 應(yīng)用因子分析法的主要步驟如下：(1)對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。(2)計(jì)算樣本的相關(guān)矩陣R。(3)求相關(guān)矩陣R的特征根和特征向量。(...
因子分析后為什么要進(jìn)行回歸分析
起使用，c，和判別分析一起使用，比如當(dāng)變數(shù)很多，個(gè)案數(shù)不多，直接使用判別分析可 能無解，這時(shí)候可以使用主成份發(fā)對變數(shù)簡化。（reduce dimensionality）d,在多元回 歸中，主成分分析可以幫助判斷是否存在共線性（條件指數(shù)），還可以用來處理共線性 。在演算法上，主成分分析和因子分析很類似，不過，在...
如何spss因子分析
第三步是因子命名。第一步:判斷是否進(jìn)行因子分析,判斷標(biāo)準(zhǔn)為KMO值大于0.6;第二步:因子與題項(xiàng)對應(yīng)關(guān)系判斷。如因子與題項(xiàng)對應(yīng)關(guān)系與預(yù)期嚴(yán)重不符則可考慮對題項(xiàng)進(jìn)行刪除 第三步：在第二步刪除掉不合理題項(xiàng)后,并且確認(rèn)因子與題項(xiàng)對應(yīng)關(guān)系良好后,則可結(jié)合因子與題項(xiàng)對應(yīng)關(guān)系,對因子進(jìn)行命名。
因子分分析后要不要調(diào)整?
最早由英國心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績之間存在著一定的相關(guān)性，一科成績好的學(xué)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(xué)生的學(xué)習(xí)成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個(gè)因子，可...
因子分析適合哪些問題的分析
因子分析法是一種多元統(tǒng)計(jì)的方法，其基本思想是通過各變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，給出少數(shù)幾個(gè)能表示所有顯在變量的隱性因素，并描述給變量之間的關(guān)系，而這幾個(gè)少數(shù)的變量是不能直接觀察到的，通常被稱為因子。進(jìn)而依據(jù)各變量相關(guān)性大小把變量進(jìn)行分組，使得在同一個(gè)組內(nèi)的變量的相關(guān)性較...
主成分分析和因子分析有什么區(qū)別?
而因子分析更傾向于從數(shù)據(jù)出發(fā)，描述原始變量的相關(guān)關(guān)系，是由研究原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量表示成少數(shù)的公共因子和僅對某一個(gè)變量有作用的特殊因子線性組合而成。2、線性表示方向不同：主成分分析中是把主成分表示成各變量的線性組合，而因子分析是把變量表示成各公因子的...
如何用amos做驗(yàn)證性因子分析
驗(yàn)證性因子分析主要探討潛變量之間的相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系，在SEM中，模型構(gòu)建分為兩塊，一塊是測量模型，一塊是結(jié)構(gòu)模型，測量模型是測量潛變量和觀測指標(biāo)的關(guān)系模型，而結(jié)構(gòu)模型則是測量潛變量之間的關(guān)系模型；所謂驗(yàn)證性因子分析就是主要探討結(jié)構(gòu)模型中的相關(guān)關(guān)系，操作很簡單，你把潛變量之間用雙箭頭...
因子分析為什么會(huì)把負(fù)值歸類
因子分析會(huì)把負(fù)值歸類原因：因?yàn)樵谝蜃臃治鲋凶钊菀装l(fā)生的一個(gè)錯(cuò)誤就是某些變量的因子載荷出現(xiàn)負(fù)數(shù)而沒有對其進(jìn)行處理,有的研究直接刪除因子載荷為負(fù)數(shù)的變量,這不是一個(gè)可取的方法。
分析成分與性能關(guān)系中不顯著怎么辦
粗糙一點(diǎn)的話相關(guān)分析就可以啦.分析——相關(guān)——雙變量,把變量選進(jìn)去,看相關(guān)性,是正還是副.復(fù)雜點(diǎn)的就要用因子分析把每個(gè)層面降維成一個(gè)變量,在進(jìn)行相關(guān)分析. 下邊是因子分析的步驟本來想給你截圖的,可是傳不上來,我就簡單說一下哈. 首先你得進(jìn)行一次預(yù)計(jì)算,選擇菜單里分析——降維——因子分析,跳出...
spss19.0用因子分析法計(jì)算綜合得分(用來比較業(yè)績的),跪求大神教個(gè)詳細(xì)做...
1、因子綜合得分在因子得分的后續(xù)運(yùn)用中很是重要。沒有必要在Excel中建立計(jì)算公式，spss的功能很強(qiáng)大，操作見圖片。計(jì)算出后，可一再建立一個(gè)“排序”變量，按降序方法來排序。2、根據(jù)因子分析最后提取出兩個(gè)公因子。3、選擇Transform-Compute Variable。4、出現(xiàn)如下對話框，把變量選進(jìn)去并輸入公式即可。5...
相關(guān)評說：
綏濱縣密封： ______ 因子分析與主成分分析的異同點(diǎn): 都對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理; 都消除了原始指標(biāo)的相關(guān)性對綜合評價(jià)所造成的信息重復(fù)的影響; 構(gòu)造綜合評價(jià)時(shí)所涉及的權(quán)數(shù)具有客觀性; 在信息損失不大的前提下,減少了評價(jià)工作量 公共因子比主成分更容易被解釋; 因子分析的評價(jià)結(jié)果沒有主成分分析準(zhǔn)確; 因子分析比主成分分析的計(jì)算工作量大 主成分分析僅僅是變量變換,而因子分析需要構(gòu)造因子模型. 主成分分析:原始變量的線性組合表示新的綜合變量,即主成分; 因子分析:潛在的假想變量和隨機(jī)影響變量的線性組合表示原始變量.
綏濱縣密封： ______ 你的意思是說求綜合因子得分值嗎?如果是這個(gè)意思的話,就是用你經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后或其他方法得出的各個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率分別乘以各因子矩陣就可以了. 你確定你的方法是因子分析,因?yàn)橐蜃臃治隼锩鏇]有各主成分這個(gè)概念,只有主要因子這個(gè)說法.
綏濱縣密封： ______ 通過因子分析 剔除是可以的 不過需要檢驗(yàn)是否適合采用因子分析進(jìn)行剔除 就是說這些指標(biāo)之間確實(shí)有一定的相關(guān)性存在的情況,可以采用因子分析剔除,如果之間沒有相關(guān)性 那就不能剔除了
綏濱縣密封： ______ 1、成分矩陣是各個(gè)原始變量的主成分表達(dá)式的系數(shù);旋轉(zhuǎn)成分矩陣是成分矩陣正交變換(還有其他方法)得到的;成分得分矩陣表示各項(xiàng)指標(biāo)變量與提取的公因子之間的關(guān)系. 簡單來說通過成分矩陣可以得到原始指標(biāo)變量的線性組合,如TB3=...
綏濱縣密封： ______ 好好學(xué)吧~學(xué)會(huì)了都是自己的~~ 85條高級AutoCAD工程師繪圖技巧1.如何替換找不到的原文字體? 復(fù)制要替換的字庫為將被替換的字庫名,如:打開一幅圖,提示未找到字體jd,你想用hztxt.shx替換它,那...
綏濱縣密封： ______ 可以用因子熵值法: 因子熵值法的原理是運(yùn)用因子分析法減少評價(jià)指標(biāo),在盡量減少原指標(biāo)所含信息的損失的基礎(chǔ)上,將眾多的單項(xiàng)指標(biāo)綜合為少數(shù)綜合指標(biāo);運(yùn)用熵值法客觀確定指標(biāo)權(quán)重,在數(shù)學(xué)變換中伴隨生成綜合評價(jià)所涉及的權(quán)數(shù),最大...
