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因子分析

     2023-03-27 12:39:23     50
6分钟前

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因子分析是什么?

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。

共同度是指一个测验条目在所有因子上的因子载荷平方和,它代表了所有因子合起来对该条目的变异解释量,我们知道因子是用来代替繁多的条目的简化测量指标,那么共同度高即代表某个条目与其他条目相关性高,而共同度低则表明该条目与其他条目共通性很低,也就是说这个条目的独特性很强。

什么是因子分析因子分析的应用

因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。那么你对因子分析了解多少呢?以下是由我整理关于什么是因子分析的内容,希望大家喜欢!

因子分析的简介

因子分析的 方法 约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

主成分分析为基础的反覆法 主成分分析的目的与因子分析不同,它不是抽取变量群中的共性因子,而是将变量□1,□2,…,□□进行线性组合,成为互为正交的新变量□1,□2,…,□□,以确保新变量具有最大的方差:

在求解中,正如因子分析一样,要用到相关系数矩阵或协方差矩阵。其特征值□1,□2,…,□□,正是□1,□2,…,□□的方差,对应的标准化特征向量,正是方程中的系数□,□,…,□。如果□1□2,…,□□,则对应的□1,□2,…,□□分别称作第一主成分,第二主成分,……,直至第□主成分。如果信息无需保留100%,则可依次保留一部分主成分□1,□2,…,□□(□□)。

当根据主成分分析,决定保留□个主成分之后,接着求□个特征向量的行平方和,作为共同性□:

□并将此值代替相关数矩阵对角线之值,形成约相关矩阵。根据约相关系数矩阵,可进一步通过反复求特征值和特征向量方法确定因子数目和因子的系数。

因子旋转为了确定因子的实际内容,还须进一步旋转因子,使每一个变量尽量只负荷于一个因子之上。这就是简单的结构准则。常用的旋转有直角旋转法和斜角旋转法。作直角旋转时,各因素仍保持相对独立。在作斜角旋转时,允许因素间存在一定关系。

Q型因子分析 上述从变量群中提取共性因子的方法,又称R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究个案群的共性因子,则称Q型因子分析和Q型主成分分析。这时只须把调查的□个方案,当作□个变量,其分析方法与R型因子分析完全相同。

因子分析是社会研究的一种有力工具,但不能肯定地说一项研究中含有几个因子,当研究中选择的变量变化时,因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。

因子分析的应用

在市场调研中,研究人员关心的是一些研究指标的集成或者组合,这些概念通常是通过等级评分问题来测量的,如利用李克特量表取得的变量。每一个指标的集合(或一组相关联的指标)就是一个因子,指标概念等级得分就是因子得分。

因子分析在市场调研中有着广泛的应用,主要包括:

(1)消费者习惯和态度研究(UA)

(2) 品牌形象和特性研究

(3)服务质量调查

(4) 个性测试

(5)形象调查

(6) 市场划分识别

(7)顾客、产品和行为分类

在实际应用中,通过因子得分可以得出不同因子的重要性指标,而管理者则可根据这些指标的重要性来决定首先要解决的市场问题或产品问题。

因子分析的描述

验证性因子分析的强项正是在于它允许研究者明确描述一个理论模型中的细节。那么一个研究者想描述什么呢?我们曾经提到因为测量误差的存在,研究者需要使用多个测度项。当使用多个测度项之后,我们就有测度项的“质量”问题,即有效性检验。而有效性检验就是要看一个测度项是否与其所设计的因子有显著的载荷,并与其不相干的因子没有显著的载荷。当然,我们可能进一步检验一个测度项工具中是否存在单一方法偏差,一些测度项之间是否存在“子因子”。这些测试都要求研究者明确描述测度项、因子、残差之间的关系。对这种关系的描述又叫测度模型 (measurement model)。对测度模型的质量检验是假设检验之前的必要步骤。

因子分析的定义

因子分析(factor *** ysis)也是一种降维、简化数据的技术。 它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,使用少数几个“抽象”的变量来表示其基本的 数据结构。这几个抽象的变量被称作“因子”,能反映原来 众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量,而 因子一般是不可观测的潜在变量。 例如:商店的环境、商店 的服务和商品的价格作为因子,这三个方面除了价格外,商店的环境 和服务质量,都是客观存在的、抽象的影响因素,都不便于 直接测量,只能通过其它具体指标进行间接反映。因子分析 就是一种通过显在变量测评潜在变量,通过具体指标测评抽 象因子的统计分析方法。

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关键词: 因子 变量 成分