因子分析旋转成分矩阵解释-搜答案-拍题作业网

以下是我自己通俗的理解哈.主成分分析,就是多个变量综合起来反应一个指标,要把这个指标找出来.因子分析就是其实潜在的有几个指标,而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果.因子分析不好理解是吧,举个

按照SPSS统计软件,你的"最大交异法"应该翻译成VarimaxMethod,巴特立特球体检验应该翻译成Bartlett'stestofsphericity,卡方统计值应该翻译成Chi-Square.

因子得分系数矩阵可以直接的出来的,在得分（score）那个选项里面有显示因子得分系数矩阵那一项

对SPSS来说,直接用原始的数据就可以进行因子分析,相关系数矩阵只是其生成结果的一部分,根本用不着先输入相关系数矩阵,再去做因子分析,这样SPSS反而做不出来

不一定,如果求出主因子解后,各个主因子的典型代表变量不很突出,还需要进行因子旋转,通过适当的旋转得到比较满意的主因子.你可以不做,但是一般都会做的,因为那样结果就更鲜明了.

主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关.因子分析是研究如何以

SPSS中可以自动输出因子得分矩阵的,但那个是标准化的因子得分.（SPSS统计分析专业人士南心网）

Rotatingcomponentmatrix

首先要说明的是,因子分析是用来降维的.比如你有很多变量,用这么多变量来解释另一个变量,显得有点复杂,但是如果能找到其它的几个少量的变量来代替这些变量来进行下一步的分析,这就要用到因子分析.它运用了数学

因子载荷矩阵里,最左一列是项目（题目）,最上一行是因子（主成份）,下面就是各项目在各因子上的载荷,载荷按高到低排好序就可以看出各因子包括哪些项目.

对的,每一列下面比较大的归为一类就行了

因子分析法和主成分分析法都是降维处理多变量的回归问题,不同意楼上的说法,不是包含的关系.另外主成分分析法在SPSS中没有办法直接实现,是通过因子分析来构建模型的.它们的区别还是模型构建体系不一样,因子

你自己根据各个因子中哪个或哪些变量的系数大来命名即可

用直交旋转的图直交旋转后因素解释更为显著

在保存里面有一项直接保存因子得分就是求出各因子得分的你选中它就好了,重新运行一遍因子分析就会在原始数据表格的最后面多出几列各因子得分的

你肯定是选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”,你可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的,因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析

可以解释但是一般使用主成分与因变量y进行回归分析的比较多通过这种回归分析可以更加清晰的看出之间的关系

为了更突出各个因子的典型代表变量是谁,这样更容易发觉因子的作用.

\Sigma是个对称矩阵,而对称矩阵可以通过正交矩阵对角化.可以看一下二次型的内容,就是如何把一个（实的）二次型写成规范型.再问：лл��Ϊûѧ��͵��ݣ��ڿ��ұ

因子分析 旋转成分矩阵 解释