2020-06-02
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统计学：因子分析的基本原理和步骤
1. 基本思想
因子分析是一类常用的数值型变量降维并进行维度分析的方法，其经常采用主成分法作为其因子载荷矩阵的估计方法，在特征向量方向上，使用特征值的平方根进行加权，最后通过因子旋转，使得变量的权重在不同因子上更加两极分化。常用最大方差法进行因子旋转，这种方法是一种正交旋转。
2. 因子分析的一般步骤
第1步：数据检验。用于因子分析的变量必须是相关的，一般相关矩阵中大部分相关系数小于0.3，就不适合做因子分析了。还可以使用巴特利特球形检验，KMO检验等。
第2步：因子提取。常用主成分法提取，先对数据进行标准化，然后计算出相关系数矩阵及其特征根和特征向量，最后再进行因子提取。提取原则一般是特征根值不小于1，或者选取的主成分的累计变异达到80% 以上（即累计特征根值占总特征根值80%以上）。
第3步：因子命名和解释。常使用因子旋转使得因子的含义更加清楚，旋转的方法有正交旋转和斜交旋转两种。
第4步：计算因子得分。
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