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文檔簡介

1、 因子分析和主成分分析的一些注意事項 可以看出，因子分析和主成分分析都依賴于原始變 量，也只能反映原始變量的信息。所以原始變量的 選擇很重要。 另外，如果原始變量都本質(zhì)上獨立，那么降維就可 能失敗，這是因為很難把很多獨立變量用少數(shù)綜合 的變量概括。數(shù)據(jù)越相關(guān)，降維效果就越好。 在得到分析的結(jié)果時，并不一定會都得到如我們例 子那樣清楚的結(jié)果。這與問題的性質(zhì)，選取的原始 變量以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量等都有關(guān)系 在用因子得分進行排序時要特別小心，特別是對于 敏感問題。由于原始變量不同，因子的選取不同， 排序可以很不一樣。 SPSS實現(xiàn)(因子分析與主成分分析 拿student.sav為例，選AnalyzeDat

2、a ReductionFactor進入主對 話框； 把math、phys、chem、literat、history、english選入Variables，然 后點擊Extraction， 在Method選擇一個方法（如果是主成分分析，則選Principal Components）， 下面的選項可以隨意，比如要畫碎石圖就選Scree plot，另外在 Extract選項可以按照特征值的大小選主成分（或因子），也可以選 定因子的數(shù)目； 之后回到主對話框（用Continue）。然后點擊Rotation，再在該對話 框中的Method選擇一個旋轉(zhuǎn)方法（如果是主成分分析就選None）， 在Display選Rotated solution（以輸出和旋轉(zhuǎn)有關(guān)的結(jié)果）和Loading plot（以輸出載荷圖）；之后回到主對話框（用Continue）。 如果要計算因子得分就要點擊Scores，再選擇Save as variables（因 子得分就會作為變量存在數(shù)據(jù)中的附加列上）和計算因子得分的方 法（比如Re

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