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4.因子分析的步骤

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理论:因子 分析原理分析因子 分析概述:因子 分析分为Q型和R型 。我们对R型做了以下研究:1 .因子-1/步骤:1，确认是否适合做因子 -1/2，结构因子变量3，分析: 1的计算过程 。将原始数据标准化:2，找出标准化数据的相关矩阵；3.求相关矩阵的特征值和特征向量；4.计算方差贡献率和累计方差贡献率；5.确定因子F1 。

1、 因子 分析怎么做?数据为什么要标准化? Data 分析工作不是直接从分析开始的 。当你得到一个分析的数据时，往往需要先做一个基础的工作数据处理 。数据处理的一般操作方法，如sp ssau[数据处理]一节所述 。另外，上图中生成变量的方法包含了很多对数据变量进行再处理的方法:其中，数据的标准化需要在大量数据之前完成分析；如果不规范，下面分析的结果可能会有错误 。

淘汰指数的维度是什么？一般情况下，我们收集的数据都是有单位的 。比如我们收集一个个人信息，包括人体身高和体重两个指标 。身高的单位是厘米 ， 体重的单位是公斤 。淘汰指标的维度是淘汰其单位 。当不同指标的幅度相差很大时 ， 就要进行维度的剔除 。否则 ， 数据的分析结果可能是幅度较大的指标值 。
【4.因子分析的步骤】
2、进行 因子 分析的前提条件是各变量之间应该怎么做本来想给你截图，但是上传不了 。我就简单说一下 。首先你要做一个预计算，在菜单中选择分析降维因子 分析，跳出主面板，在变量框中选择变量to 分析 ， 然后点击确定 。此时，输出窗口中将只有一两个图表 。其中一个图表是主成分的方差贡献 。在这个图表中，你要找到两个相邻的列(应该是第三列和第四列)，其中前一列是指单个的贡献率因子方差，后一列是因子累计贡献率 。

如果前一列是60，30，10，那么下一列是60，90，100 。这两列之间存在求和关系 。找到这两列后，你要找到使累计贡献率达到80%的那一列 。这个表的第一列是1，3，以此类推，代表第一个因子 。例如，用3表示的行包括第三个因子的方差贡献率，并累加到第三个因子的方差贡献率 。你得找出哪个因子是哪个因子累计到80%，然后根据因子提取的个数计算 。

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