因素分析(Factor Analysis)

 

一、何谓因素分析法(FA)

因素分析法也想要能失效变量的数量,但区分的是,we的所有格形式想适宜一组相关性记录。,显示出特性感染原始记录的专有的普通的因素。。

与应有的数量相符地说,主身分分析(PCA)关怀若何替换原文,秘诀是方差成绩。。与主身分分析区分,,因素分析珍视的是若何解变量私下的「共离解数」(Covariance)成绩,每个社交的的反应性变量都是协同因素变量。 factor Variate)与单独的变量 (单独的结成 变量的直线性职务。流行的,协同因素变量可以发生相互私下的协变量。,相关性系数,单独的性变量只对变量的方差有贡献。,终于,主身分分析是方差导向的方式。,因素分析则是”共离解数”导向的方式。

二、因素分析法之摇动

(一) 选择要分析的变量

(二) 预备相关性矩阵, 公共性估价

(三) 确定因素的数

(四) 从相关性矩阵中拔出剑公共行列式

(五) 旋转因素, 增添变量与因素相干的一种解说

(六) 结实解说

上面是普通的的估价。,元素的拔出剑和忠诚的旋转是三个要紧的摇动。:

(1)公共性的估价方式

1。高地的相关性系数法

2。并联相关性系数平方式

三。反复行列式拔出剑法

(二)提炼物因素的方式:(最经用的)

1。主身分分析:常态加重于最大方差的拔出剑

2。锭子法:拔出剑行列式的挨次是由于达到最大值的小修道院院长拔出剑。

三。最大概率法:不喜欢估价协同因素的数量,但不可避免的估价ASSUM。

(三)以下三种确定因素数量的方式:

1。供养任一其示性数大于1的公共元素。。

2。保养示性数大于0的公共行列式。。

三。拔出剑的行列式可以解说方差的75%。,即使持续拔出剑这些因素,则方差的解说为LES。,则推却拔取。

(四)因素旋转轴的方式:

旋转轴的原始的针对于使批准旋转轴后的因素矩阵中每任一变量都只引起任一或多数专有的因素上,增添矩阵在零或在近处临时人员的行列式装载。,缩减因素的复杂的事物。,因素的解说是复杂的,再三是简略的。,通常,旋转轴的方式如次表所示。: 最经用的表达方式)

转 轴 方 法

类 型

*

1。最大方差法(Valimax)

常态常态

2。四重奏最纲领(QualTiMax)

常态

三。抵消最纲领(等价的法)

常态

4。规范常态法(常态) with 伽玛)

常态

5。野兔凯西(Harris Kaiser)

常态与斜交

*

6。姣姣者补偿法(PROMAX)

斜交

7。斜交法

斜交

 

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