因子分析的步骤

问题一：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。在采用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题：・ 简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。・ 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。・ 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。

问题二：怎么用SPSS做因子分析具体的步骤是什么由 把需要进行因子分析的变量 全部移入因子分析 对话框，然后选择正交旋转 点确定就好了

问题三：因子分析可分为哪三个步骤 职务分析是一项技术性很强的工作，需要做周密的准备。同时还需具有与人力资源管理活动相匹配的科学的、合理的操作程序。 (一)准备阶段 1、建立工作分析小组。小组成员通常由分析专家构成。所谓分析专家，是指具有分析专长，并对组织结构及组织内各项工作有明确概念的人员。一旦小组成员确定之后，赋予他们进行分析活动的权限，以保证分析工作的协调和顺利进行。 2、明确工作分析的总目标、总任务。根据总目标、总任务，对企业现状进行初步了解，掌握各种数据和资料。 3、明确工作分析的目的。有了明确的目的，才能正确确定分析的范围、对象和内容，规定分析的方式、方法，并弄清应当收集什么资料，到哪儿去收集，用什么方法去收集。 4、明确分析对象。为保证分析结果的正确性，应该选择有代表性、典型性的工作。 5、建立良好的工作关系。为了搞好工作分析，还应做好员工的心理准备工作，建立起友好的合作关系。 (二)调查阶段 分析人员应制定工作分析的时间计划进度表，以保证这项工作能够按部就班的进行调查。同时搜集有关职位的相关信息。这一阶段包括以下几项内容： 1、选择信息来源。信息主要来源于：工作执行者本人、管理监督者、顾客、分析专家、职业名称辞典以及以往的分析资料。 2、选择收集信息的方法和系统。信息收集的方法和分析信息适用的系统由工作分析人员根据企业的实际需要灵活运用。 3、搜集职位的相关信息 (三)分析阶段 工作分析就是审查、分析企业某个工作有关的信息的过程。也就是说，该阶段包括信息的整理、审查、分析三个相关活动，是整个工作分析过程的主要部分。 1、工作名称　该名称必须明确，使人看到工作名称，就可以大致了解工作内容。如果该工作已完成了工作评价，在工资上已有固定的等级，则名称上可加上等级。 2、聘用人员数目　同一工作所聘用工作人员的数目和性别，应予以记录。 3、工作单位　工作单位是显示工作所在的单位及其上下左右的关系，也就是说明工作的组织位置。 4、职责　所谓职责，就是这项工作的权限和责任有多大，主要包括以下几方面： 5、工作知识　工作知识是为圆满完成某项工作，工作人员应具备的实际知识。这种知识应包括任用后为执行其工作任务所需获得的知识，以及任用前已具备的知识。 6、智力要求　智力要求指在执行过程中所需运用的智力，包括判断、决策、警觉、主动、积极、反应、适应等。

问题四：用SPSS做因子分析时，怎样给数据标准化（具体操作步骤）？ 我一般都是在excel里对数据进行标准化预处理骸然后拿处理后的数据在spss里做因子分析，虽然麻烦点，但是心里有谱，知道该怎么操作，希望我的经验能帮上你

问题五：验证性因子分析的测试步骤 验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。在实际科研中，验证性因子分析的过程也就是测度模型的检验过程。可以进行测度模型及包括因子之间关系的结构方程建模并拟合的统计软件有很多，比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的是LISREL。在LISREL这个软件中有三种编程语言：PRELIS是用来作数据处理或简单运算，比如作一些回归分析、计算一个样本的协方差矩阵；LISREL是一种矩阵编程语言，它用矩阵的方式来定义我们在测度项与构件、构件之间的关系，然后采用一个估计方法 (比如极大似然估计) 进行模型拟合；SIMPLIS是一种简化的结构方程编程语言，适合行为研究者用。一般来讲，研究者需要先通过SIMPLIS建立测度模型，然后进行拟合。根据拟合的结果，测度模型可能需要调整，抛弃质量差的测度项，然后再拟合，直到模型的拟合度可以接受为止。

问题六：用SPSS已经做出了因子分析，那么具体的分析结果应该怎么看呢？ KMO检验统计量在0.7以上，说明变量之间的偏相关性较强，适合做因子分析，球形检验p小于0.001，说明变量之间存在相关性。第二格表格为共同性，表示各变量中所含原始信息能被提取的共同因子所表示的程度，根据你的数据，你提取的公因子是两个，第三个表格是指提取的俩个主成分能解福差异的比列，第四个表格是主成分表达式，第五表格是因子得分公式。

问题七：统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的

问题八：因子分析法如何确定主成分及各个指标的权重？ 5分 在SPSS中，主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的，如果设置的抽取方法是主成分，那么计算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析尽管原理不同，但是两者综合得分的计算方法是一致的。

确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是：

(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。

(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。

(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。

Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。

(4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。

因子分析应用在评价指标权重确定中，通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差，其值大小表示该项指标对总体变异的贡献，通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分数。

问题九：因子载荷矩阵怎么得出？要求用SPSS的具体步骤讲解下，谢谢！ 1，打开SPSS数据 2，选择 分析（a） 3,选择“降维 （Date Reduction）”――因子分析（factor）4，将需要因子分析的变量拖入变量框。 5，在抽取 菜单罚 “因子固定个数” （N） 设为 1 5，点击 继续 确定 6， 你将得到公因子方差表 和 因素负荷量 表

问题十：spss中如何用因子分析计算各指标的权重？ 在表因子变量解释贡献率（Total Variance Explained）中，看各个主因子的方差贡献率（Initial Eigenvalues栏下的% of Variance），例如图中三个主因子对应的权重为52.132、21.017、11.405，测将三个权重进行归一化处理，52.132/(52.132+21.017+11.405)、21.017/(52.132+21.017+11.405)、11.405/(52.132+21.017+11.405)，所得三个数即为主因子权重

它的优缺点是相对主成分分析法而言的

因子分析法与主成分分析法都属于因素分析法，都基于统计分析方法，但两者有较大的区别：主成分分析是通过坐标变换提取主成分，也就是将一组具有相关性的变量变换为一组独立的变量，将主成分表示为原始观察变量的线性组合；而因子分析法是要构造因子模型，将原始观察变量分解为因子的线性组合。通过对上述内容的学习，可以看出因子分析法和主成分分析法的主要区别为：

(1)主成分分析是将主要成分表示为原始观察变量的线性组合，而因子分析是将原始观察变量表示为新因子的线性组合，原始观察变量在两种情况下所处的位置不同。

(2)主成分分析中，新变量Z的坐标维数j(或主成分的维数)与原始变量维数相同，它只是将一组具有相关性的变量通过正交变换转换成一组维数相同的独立变量，再按总方差误差的允许值大小，来选定q个(q<p)主成分；而因子分析法是要构造一个模型，将问题的为数众多的变量减少为几个新因子，新因子变量数m小于原始变量数P，从而构造成一个结构简单的模型。可以认为，因子分析法是主成分分析法的发展。

(3)主成分分析中，经正交变换的变量系数是相关矩阵R的特征向量的相应元素；而因子分析模型的变量系数取自因子负荷量，即。因子负荷量矩阵A与相关矩阵R满足以下关系：

其中，U为R的特征向量。

在考虑有残余项ε时，可设包含εi的矩阵ρ为误差项，则有R − AAT = ρ。

在因子分析中，残余项应只在ρ的对角元素项中，因特殊项只属于原变量项，因此，的选择应以ρ的非对角元素的方差最小为原则。而在主成分分析中，选择原则是使舍弃成分所对应的方差项累积值不超过规定值，或者说被舍弃项各对角要素的自乘和为最小，这两者是不通的。

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