三维数据怎么用因子分析
发表时间：2024-07-27 21:32:11
来源：网友投稿
1）充分性检验
目的：检验变量之间是否存在相关性，从而判断是否适合做因子分析；
方法：抽样适合性检验（KMO检验）或者 巴特利特检验（Bartlett’s Test）。
2）选择因子个数
目的：通过数据定义最合适的潜在公共因子个数，这个决定后面的因子分析效果；
方法：Kaiser”s准则 或者 累积贡献率原则。
3）提取公共因子并做因子旋转
提取公共因子就是上面提到的求解函数的过程，一般求解方法有：主成分法、最大似然法、残差最小法等等。
因子旋转的原因是提取公共因子的解有很多，而因子旋转后因子载荷矩阵将得到重新分配，可以使得旋转后的因子更容易解释。常用的方法是方差最大法。
4）对因子做解释和命名
目的：解释和命名其实是对潜在因子理解的过程；这一步非常关键，需要非常了解业务才可。这也是我们使用因子分析的主要原因。
方法：根据因子载荷矩阵发现因子的特点。
5）计算因子得分
对每一样本数据，得到它们在不同因子上的具体数据值，这些数值就是因子得分。
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