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文檔簡介

1、因子分析的一般原理概述簡才永信息，從而建立起簡潔的概念系統，揭示出事物之間本質的聯系。一、因子分析的種類（一、R 型因子分析與Q 型因子分析R Q 型因子R 因子分析相同， 相似系數矩陣相關系數矩陣出發的。（二、探索性因子分析與驗證性因子分析探索性因子分析（EF，主要適用于在沒有任何前提預設假定名字。驗證性因子分析（CF，要求研究者對研究對象潛在變量的內二、因子分析基本思想、模型與條件（一、因子與共變結構共變抽取到同一個因子影響的測量分數，共同相關的部分就是因子所在的部分，這可以用“因子”的共變相關部分來表示。（二、因子分析的條件析簡化結構。100，原則上是越大越好。此外，一般還要求樣本量與變

2、量數之間的比例不得低于 5:1。BartetKMO（共同度系數來確定這一問題。1、巴特萊球形檢驗可以用來檢驗樣本內各變量之間的相關系數0子分析抽取因子。2、使用偏相關矩陣來判斷。在因子分析中，可以得到一個反映像矩陣，呈現出偏相關的大小，在該矩陣中，若有多數系數偏高，則KM0.90.9 較好，0.70.80.60.70.63、檢查共同性指數。指某一變量與其他所有變量的復相關系數算方式為在一變量上各因子負荷量平方值的總和，變量的共同性越高，因子分析的結果就越理想。（二、因子抽取的方法因子抽取的目的在于決定測量變量當中存在著多少個潛在的成 具體方法還有：1、主成分法principalcomponentanalysi。主成分法以線2、主因子法。主因子法是分析變量間的共同變異量而非全體變總變異，因子的內容較易了解。大似然法。（三）因子數目因子數目的決定主要是依據特征值，一般都是提取特征值大于1子個數。（四、因子旋轉90 0,如varimaquartima（equimax rotatio。另一種旋轉法叫著斜交旋轉，這種方法允許因子與因子之間具有一定相關性，在旋轉過程中同時對于因子的關聯情形進行估計（oblimin rotatio（oblimax rotatio

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