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springmyqing鐵蟲 (小有名氣)
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[求助]
請(qǐng)問(wèn)因子分析的作用是什么？它與主成分分析圖是否有相關(guān)性？
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如題，請(qǐng)問(wèn)因子分析的作用是什么？它與主成分分析圖是否有相關(guān)性？ 我想做的是分析得到的主成分分析圖和因子分析圖，這兩者得到的圖表之間有怎樣的關(guān)系呀？ |
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wanhscn
木蟲 (職業(yè)作家)
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【答案】應(yīng)助回帖
springmyqing(金幣+5): 不錯(cuò)！這個(gè)說(shuō)的我能懂，因子分析就是直接告訴了哪個(gè)因子是最重要的，非常感謝！ 2011-10-14 15:44:40
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【因子分析】對(duì)每個(gè)因子都會(huì)計(jì)算其對(duì)變量的貢獻(xiàn)，你一眼就能看到那些因子比較重要 比如 分析飲食 工作壓力 家庭暴力對(duì)心臟病率的貢獻(xiàn) 【主成分分析】得出的每個(gè)主成分，都整合一個(gè)以上的變量，這些變量對(duì)某一特性的解釋較大 比如 對(duì)小麥幾十個(gè)表型進(jìn)行主成分分析 最后共得到3個(gè)主成分 第一主成分包含了產(chǎn)量構(gòu)成相關(guān)的性狀 如粒重、穗粒數(shù)、穗長(zhǎng)、小穗數(shù)等；第二主成分包括 光合器官相關(guān)的變量 旗葉 倒二葉等；第三主成分 包括 根部等吸收器官的變量等等 |
3樓2011-10-11 15:28:19
book2005593
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【答案】應(yīng)助回帖
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springmyqing(金幣+5): 謝謝指教！可是，我還是云里霧里的，沒弄明白！有通俗版的么？ 2011-10-10 15:18:39
小雨萌萌(金幣+3): 謝謝關(guān)注~ 2011-10-11 10:32:55
springmyqing(金幣+5): 謝謝指教！可是，我還是云里霧里的，沒弄明白！有通俗版的么？ 2011-10-10 15:18:39
小雨萌萌(金幣+3): 謝謝關(guān)注~ 2011-10-11 10:32:55
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鏈接：http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20060414/394061/ 主成分分析和因子分析的區(qū)別  1，因子分析中是把變量表示成各因子的線性組合，而主成分分析中則是把主成分表示成 個(gè)變量的線性組合。 2，主成分分析的重點(diǎn)在于解釋個(gè)變量的總方差，而因子分析則把重點(diǎn)放在解釋各變量之 間的協(xié)方差。 3，主成分分析中不需要有假設(shè)(assumptions),因子分析則需要一些假設(shè)。因子分析的假 設(shè)包括：各個(gè)共同因子之間不相關(guān)，特殊因子（specific factor）之間也不相關(guān)，共同 因子和特殊因子之間也不相關(guān)。 4，主成分分析中，當(dāng)給定的協(xié)方差矩陣或者相關(guān)矩陣的特征值是唯一的時(shí)候，的主成分 一般是獨(dú)特的；而因子分析中因子不是獨(dú)特的，可以旋轉(zhuǎn)得到不到的因子。 5，在因子分析中，因子個(gè)數(shù)需要分析者指定（spss根據(jù)一定的條件自動(dòng)設(shè)定，只要是特 征值大于1的因子進(jìn)入分析），而指 定的因子數(shù)量不同而結(jié)果不同。在主成分分析中，成分的數(shù)量是一定的，一般有幾個(gè)變量 就有幾個(gè)主成分。 和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋轉(zhuǎn)技術(shù)幫助解釋因子，在解釋方面更加有 優(yōu)勢(shì)。大致說(shuō)來(lái)，當(dāng)需要尋找潛在的因子，并對(duì)這些因子進(jìn)行解釋的時(shí)候，更加傾向于 使用因子分析，并且借助旋轉(zhuǎn)技術(shù)幫助更好解釋。而如果想把現(xiàn)有的變量變成少數(shù)幾個(gè) 新的變量（新的變量幾乎帶有原來(lái)所有變量的信息）來(lái)進(jìn)入后續(xù)的分析，則可以使用主 成分分析。當(dāng)然，這中情況也可以使用因子得分做到。所以這中區(qū)分不是絕對(duì)的。 總得來(lái)說(shuō)，主成分分析主要是作為一種探索性的技術(shù)，在分析者進(jìn)行多元數(shù)據(jù)分析之前 ，用主成分分析來(lái)分析數(shù)據(jù)，讓自己對(duì)數(shù)據(jù)有一個(gè)大致的了解是非常重要的。主成分分 析一般很少單獨(dú)使用：a，了解數(shù)據(jù)。(screening the data),b,和cluster analysis一 起使用，c，和判別分析一起使用，比如當(dāng)變量很多，個(gè)案數(shù)不多，直接使用判別分析可 能無(wú)解，這時(shí)候可以使用主成份發(fā)對(duì)變量簡(jiǎn)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(lái)處理共線性 。 在算法上，主成分分析和因子分析很類似，不過(guò)，在因子分析中所采用的協(xié)方差矩陣的 對(duì)角元素不在是變量的方差，而是和變量對(duì)應(yīng)的共同度（變量方差中被各因子所解釋的 |
2樓2011-10-10 15:00:44
4樓2011-11-08 19:35:39
koalarola
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5樓2012-03-13 20:36:34
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