因子分析过程的步骤
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因子分析过程的步骤如下:
第一步: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。
第二步: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)。
第三步: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。
第四步:计算因子得分。
因子分析:
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的共性因子,或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。
因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。
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