- 选择分析的变量,使用定性和定量分析方法确保变量间具有强相关性,这是因子分析的前提条件。如果变量间无相关性或相关性不足,将不适合进行因子分析。
- 计算所选变量的相关系数矩阵,以揭示它们之间的相关性。相关系数矩阵是评估因子结构的基础。
- 确定公共因子的数量和因子解决方法,依据研究设计或领域知识选择适当的因子个数。应考虑因子的累计方差贡献率,通常应达到60%以上。
- 进行因子旋转,通过坐标变换使得每个原始变量与少数因子密切相关,以便更易于解释因子解的实际含义。
- 计算样本的因子得分,以便在其他分析中使用,如聚类分析和回归分析。 6.4 我国上市公司赢利能力与资本结构的实证分析,详细数据见表12。
ansysworkbench工程实例详解 - 因子分析步骤详细解析
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二、SPSS中的因子分析应用
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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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