因子分析为什么要旋转
@郑馥3115：在因子分析中,为什么要对因子进行旋转 - 作业帮
明畏13642646406…… [答案] 为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用.
@郑馥3115：spss因子分析为什么要对因子进行旋转? -
明畏13642646406…… 因子旋转是为了更有利于用现实语言来描述所得因子.正常因子分析得出的因子可能逻辑意义不明显,理解起来很困难.但旋转之后就可能得到有逻辑意义的因子.
@郑馥3115：主成分分析与因子分析有什么作用 -
明畏13642646406…… 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.
@郑馥3115：SPSS主成分分析 -
明畏13642646406…… spss的主成分分析主要应用在因子分析里,目的是将原来很多的因素,通过他们内在的相关分析,整合成新的一个或多个相对独立的综合因素,来代表原来散乱的因素.例如我们测量客户满意度,设计了10个题目,那数据收集完后,就可以通过因子分析,来看看这10个题目是否能综合成几个因素.通过spss的主成分分析,就可以得出相应结果.结果可能是其中5个题目的相关显著,可以通过一个因素来归纳这5个因素,另外3个、2个也可以分别组成一个,而且主成分对应的特征值大于1,这样就最后就可以通过3个综合因素来研究和分析客户满意度了
@郑馥3115：求因子旋转的实例 -
明畏13642646406…… 1.最大变异法(Varimax):使负荷量的变异数在因子内最大,亦即,使每个因子上具有最高载荷的变量数最少. 2.四次方最大值法(Quartimax):使负荷量的变异数在变项内最大,亦即,使每个变量中需要解释的因子数最少. 3.相等最大值法(Equamax):综合前两者,使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大. 4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin):使因素负荷量的差积(cross-products)最小化. 5.Promax 转轴法:将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴.因子负荷量取2,4,6次方以产生接近0但不为0的值,藉以找出因子间的相关,但仍保有最简化因素的特性.
@郑馥3115：探索性因子分析法的差异 -
明畏13642646406…… 探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处1.基本思想不同 因子分析的基本思想是要寻找公共因子,以达到降维的目的.探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一...
@郑馥3115：spss for windows中主成分分析由什么过程来实现 -
明畏13642646406…… 主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换:将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量;方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息;新变量各自带有独特的专业含义.住成分分析的作用是:减少指标变量的个数...
明畏13642646406…… [答案] 为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用.
@郑馥3115：spss因子分析为什么要对因子进行旋转? -
明畏13642646406…… 因子旋转是为了更有利于用现实语言来描述所得因子.正常因子分析得出的因子可能逻辑意义不明显,理解起来很困难.但旋转之后就可能得到有逻辑意义的因子.
@郑馥3115：主成分分析与因子分析有什么作用 -
明畏13642646406…… 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.
@郑馥3115：SPSS主成分分析 -
明畏13642646406…… spss的主成分分析主要应用在因子分析里,目的是将原来很多的因素,通过他们内在的相关分析,整合成新的一个或多个相对独立的综合因素,来代表原来散乱的因素.例如我们测量客户满意度,设计了10个题目,那数据收集完后,就可以通过因子分析,来看看这10个题目是否能综合成几个因素.通过spss的主成分分析,就可以得出相应结果.结果可能是其中5个题目的相关显著,可以通过一个因素来归纳这5个因素,另外3个、2个也可以分别组成一个,而且主成分对应的特征值大于1,这样就最后就可以通过3个综合因素来研究和分析客户满意度了
@郑馥3115：求因子旋转的实例 -
明畏13642646406…… 1.最大变异法(Varimax):使负荷量的变异数在因子内最大,亦即,使每个因子上具有最高载荷的变量数最少. 2.四次方最大值法(Quartimax):使负荷量的变异数在变项内最大,亦即,使每个变量中需要解释的因子数最少. 3.相等最大值法(Equamax):综合前两者,使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大. 4.直接斜交转轴法(Direct Oblimin):使因素负荷量的差积(cross-products)最小化. 5.Promax 转轴法:将直交转轴(varimax)的结果再进行有相关的斜交转轴.因子负荷量取2,4,6次方以产生接近0但不为0的值,藉以找出因子间的相关,但仍保有最简化因素的特性.
@郑馥3115：探索性因子分析法的差异 -
明畏13642646406…… 探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处1.基本思想不同 因子分析的基本思想是要寻找公共因子,以达到降维的目的.探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一...
@郑馥3115：spss for windows中主成分分析由什么过程来实现 -
明畏13642646406…… 主成分分析的主要原理是寻找一个适当的线性变换:将彼此相关的变量转变为彼此独立的新变量;方差较大的几个新变量就能综合反应原多个变量所包含的主要信息;新变量各自带有独特的专业含义.住成分分析的作用是:减少指标变量的个数...
