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文档简介

1、 因子分析和主成分分析的一些注意事项 可以看出，因子分析和主成分分析都依赖于原始变 量，也只能反映原始变量的信息。所以原始变量的 选择很重要。 另外，如果原始变量都本质上独立，那么降维就可 能失败，这是因为很难把很多独立变量用少数综合 的变量概括。数据越相关，降维效果就越好。 在得到分析的结果时，并不一定会都得到如我们例 子那样清楚的结果。这与问题的性质，选取的原始 变量以及数据的质量等都有关系 在用因子得分进行排序时要特别小心，特别是对于 敏感问题。由于原始变量不同，因子的选取不同， 排序可以很不一样。 SPSS实现(因子分析与主成分分析 拿student.sav为例，选AnalyzeDat

2、a ReductionFactor进入主对 话框； 把math、phys、chem、literat、history、english选入Variables，然 后点击Extraction， 在Method选择一个方法（如果是主成分分析，则选Principal Components）， 下面的选项可以随意，比如要画碎石图就选Scree plot，另外在 Extract选项可以按照特征值的大小选主成分（或因子），也可以选 定因子的数目； 之后回到主对话框（用Continue）。然后点击Rotation，再在该对话 框中的Method选择一个旋转方法（如果是主成分分析就选None）， 在Display选Rotated solution（以输出和旋转有关的结果）和Loading plot（以输出载荷图）；之后回到主对话框（用Continue）。 如果要计算因子得分就要点击Scores，再选择Save as variables（因 子得分就会作为变量存在数据中的附加列上）和计算因子得分的方 法（比如Re

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