因子分析课件

因子分析课件Tag内容描述：<p>1、因子分析方法,因子分析的基本概念,因子分析的概念 就是在尽可能不损失信息或少损失信息的情况下，将多个变量减少为 少数几个潜在的因子。也就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法 主成分分析（Principal component analysis）： 是因子分析的一个特例，是使用最多的因子提取方法。它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又能与较少的变量反。</p><p>2、SPSS 16实用教程因子分析,第9章 因子分析,因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标，以利于分析判定。本章介绍因子分析的定义、因子分析的数学模型，以及因子分析在SPSS中的实现过程。,9.1 因子分析的定义和数学模型,9.1.1 统计学上的定义,定义：在社会、政治、经济和医学等领域的研究中往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观察，收集大量的数据以便进行分析，寻找规律。在大多数情况下，许多变量之间存在一定的相关关系。,因此，有可能用较少的综合指标。</p><p>3、Factor Analysis,因素分析,一、案例引读,二、基本原理,三、历史渊源,四、分析步骤,目录,五、案例详解,一、案例引读,二、基本原理,三、历史渊源,四、分析步骤,五、案例详解,因素分析,我要定制衣服,身高,袖长,胸围,腰围,肩宽,肩厚,颜色,我们厂要批量制作衣服,S,M,L,长度,胖瘦,一、案例引读,因素分析,身高,袖长,胸围,腰围,肩宽,肩厚,颜色,降维,第一主成分,第二主成分,第三主成分,将错综复杂的原变量归结为少数几个主成分,主成分分析,二、基本原理,三、历史渊源,四、分析步骤,五、案例详解,主成分分析特点,原始变量间相关性较大,几个主成分之。</p><p>4、2019/4/20,1,多元统计分析 主成份分析,华南农业大学理学院 张国权,2019/4/20,2,主成份分析,多元统计分析处理的是多变量（多指标）问题。由于变量个数太多，并且彼此之间往往存在着一定的相关性，例如，随着年龄的增长，儿童的身高、体重会随着变化，具有一定的相关性；身高和体重之间为何会有相关性呢？因为存在着一个同时支配或影响着身高与体重的生长因子。变量之间存在的相关性使得所观测到的数据在一定程度上反映的信息有所重迭。而且当变量较多时，在高维空间中研究样本的分布规律比较复杂。人们自然希望用较少的综合变量来代替原来。</p><p>5、Factor Analysis,因素分析,一、案例引读,二、基本原理,三、历史渊源,四、分析步骤,目录,五、案例详解,一、案例引读,二、基本原理,三、历史渊源,四、分析步骤,五、案例详解,因素分析,我要定制衣服,身高,袖长,胸围,腰围,肩宽,肩厚,颜色,我们厂要批量制作衣服,S,M,L,长度,胖瘦,一、案例引读,因素分析,身高,袖长,胸围,腰围,肩宽,肩厚,颜色,降维,第一主成分,第二主成分,第三主成分,将错综复杂的原变量归结为少数几个主成分,主成分分析,二、基本原理,三、历史渊源,四、分析步骤,五、案例详解,主成分分析特点,原始变量间相关性较大,几个主成分之。</p><p>6、1,因子分析,2,1 引言 因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术。它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。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。 例如，在企业形象或品牌形象的研究中，消费者可以通过一个有24个指标构成的评价体系，评价百货商场的24个方面的优劣。,3,但消费者主要关心的是三个方面，即商店的环境、商店的服务和商品的价格。因子分析方法可以通过24个。</p><p>7、因子分析方法,演讲人：马金芳,因子分析的基本概念,因子分析的概念 就是在尽可能不损失信息或少损失信息的情况下，将多个变量减少为 少数几个潜在的因子。也就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法 主成分分析（Principal component analysis）： 是因子分析的一个特例，是使用最多的因子提取方法。它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又。</p><p>8、1,因子分析,2,1引言因子分析(factoranalysis)是一种数据简化的技术。它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。这几个假想变量能够反映原来众。</p>