聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。
因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。
聚类分析与因子分析差异
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因子分析操作指南
因子分析操作指南
步骤一：适用性评估首先，需要确认原始变量是否适合进行因子分析。
步骤二：因子构建构建因子变量，将原始变量转化为更少数量的因子。
步骤三：因子旋转通过旋转方法，使因子变量更易于解释，揭示变量之间的潜在结构。
步骤四：因子得分计算计算每个样本的因子变量得分，用于后续分析和解释。
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计算处理复杂: 指标数量众多，数据处理难度加大。
信息冗余: 指标之间可能存在高度相关性，导致信息重复。
信息损失: 剔除部分指标会导致信息缺失，影响分析结果的准确性。
因子分析的提出正是为了解决这些问题，通过将众多指标浓缩为少数几个关键因子，在保留大部分信息的同时简化数据分析。
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