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文档简介

因子分析

FactorAnalysis

一、变量的可测性

可测变量(measuredvariable)：可以直接观察或测量而得到的变量。如：血压等潜在变量(latentvariable)：不能或不易直接观测得到的变量。这种变量往往是根据某种理论假设的。如：交感神经等因子：假设的、不可测的变量可直接测量的变量（不可直接测量的变量）因子分析：分解原始变量，归纳潜在“类别”通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个“类别”变量来表示基本的数据结构。每一类变量代表一个“共同因子”。主要目的：是将众多观测变量浓缩为少数的几个因子。在医学研究中，因子分析常用以寻找正常人或病人出现各种生理指标和生化指标等的原因或病因。此时，知道这些指标的公因子，但是不了解这些指标如何受公因子的支配，目的：用因子分析建立二者的数量关系。用途：例：三个指标之间的相关系数，x1是孩子的数学成绩，x2是孩子的语文成绩，x3是孩子的英语成绩。求影响或支配这三个成绩指标变量的公因子。1、因子载荷：0.9629；共性方差：0.96292=0.92722、X1的变异中F能解释92.72%X2的变异中F能解释63.50%X3的变异中F能解释41.54%解释F是相当于logic、illation的能力二、因子分析的核心问题

1、如何构造因子变量；

1)首先确定原始变量是否适合做因子分析；

2)主成分分析方法2、如何对因子变量进行命名解释；因子载荷矩阵旋转3、计算因子得分。不再研究原始变量，转为对因子得分变量的研究

对某地区16岁男孩的身高、坐高、体重、胸围、肩宽和骨盆宽等六个指标进行因子分析。身高x1坐高x2体重

x3胸围x4肩宽x5骨盆x6165.1388.7651.6078.3135.3925.96………………………………………………………………169.2185.3355.2080.1236.4726.56各变量相关矩阵SAS输出的结果累计贡献率二个主要因子SAS分析程序SAS输出的结果旋转后的结果做相关分析

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