大数据分析－SPSS因子与主成分分析

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因子分析是一种数据简化的技术，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。

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1.因子分析

1.因子分析（1）主要思路：降维    简化数据结构（2）目的：将（具有错综复杂关系的）变量  综合为  （数量较少的）  因子以再现   原始变量与因子的关系，  通过不同的因子，对变量进行分类消除     相关性，在信息损失最小的情况下，降维（3）步骤选取因子分析的变量（选相关性较大的，利于降维）――标准化处理；根据样本、估计随机向量的协方差矩阵或相关矩阵；选择一种方法――估计因子载荷阵，计算关键统计特征；进行因子旋转，使因子含义清晰化，并命名，利用因子解释变量的构成；计算每个因子在各样本上的得分，得出新的因子
1.因子分析（1）主要思路：降维    简化数据结构（2）目的：将（具有错综复杂关系的）变量  综合为  （数量较少的）  因子以再现   原始变量与因子的关系，  通过不同的因子，对变量进行分类消除     相关性，在信息损失最小的情况下，降维（3）步骤选取因子分析的变量（选相关性较大的，利于降维）――标准化处理；根据样本、估计随机向量的协方差矩阵或相关矩阵；选择一种方法――估计因子载荷阵，计算关键统计特征；进行因子旋转，使因子含义清晰化，并命名，利用因子解释变量的构成；计算每个因子在各样本上的得分，得出新的因子得分变量――进一步分析。（4）如何分析检验变量间偏相关度KMO值>0.6,才适合做因子分析；调整因子个数，显示共同特征后即可命名。
得分变量――进一步分析。（4）如何分析检验变量间偏相关度KMO值>0.6,才适合做因子分析；调整因子个数，显示共同特征后即可命名。

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2.因子分析操作步骤

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3.看看结果吧

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2.主成分分析

1.主成分分析与因子分析各自特点

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2.操作步骤

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3.看看结果吧

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大数据分析－SPSS因子与主成分分析

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