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主成分、因子分析步骤.doc

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主成分、因子分析步骤.doc

文档介绍

文档介绍:-
. z
主成分分析、因子分析步骤
不同点
主成分分析
因子分析
概念
具有相关关系的p个变量,经过线性组:累积百分比也称因子累积奉献率
第二列统计的值是各因子的特征值,即各因子能解释的方差,一般的,特征值在1以上就是重要的因子;第三列%是各因子的特征值与所有因子的特征值总和的比,也称因子奉献率;第四列是因子累计奉献率。
,,因子3,4,5的特征值在1以下。%,%,%,%的信息,因而因子取二维比较显著。
至此已经将5个问项降维到两个因子,在数据文件中可以看到增加了2个变量,fac1_1、fac2_1,即为因子得分。
-
. z
成分矩阵与旋转成分矩阵
成分矩阵是未旋转前的因子矩阵,从该表中并无法清楚地看出每个变量到底应归属于哪个因子。旋转后的因子矩阵,从该表中可清楚地看出每个变量到底应归属于哪个因子。此表显示旋转后原始的所有变量与新生的2个公因子之间的相关程度。
一般的,,认为是显著的变量,。如味道与饭量关于因子1的负荷量高,所以聚成因子1,称为饮食因子;等待时间、卫生、亲切关于因子2的负荷量高,所以聚成因子2,又可以称为效劳因子。
〔5〕因子得分系数矩阵
元件评分系数矩阵
元件
1
2
卫生
-.010
.447
饭量
.425
-.036
等待时间
-.038
.424
味道
.480
.059
亲切
-.316
-.371
撷取方法:主体元件分析。
转轴方法:具有 Kaiser 正规化的最大变异法。
元件评分。
因子得分系数矩阵给出了因子与各变量的线性组合系数。
因子1的分数=-**1+**2-**3+**4-**5
因子2的分数=**1-**2+**3+**4-**5
〔6〕因子转换矩阵
元件转换矩阵
元件
1
2
1
.723
-.691
2
.691
.723
撷取方法:主体元件分析。
转轴方法:具有 Kaiser 正规化的最大变异法。
因子转换矩阵是主成分形式的系数。
〔7〕因子得分协方差矩阵
元件评分共变异数矩阵
元件
1
2
1

.000
2
.000

撷取方法:主体元件分析。
转轴方法:具有 Kaiser 正规化的最大变异法。
元件评分。
看各因子间的相关系数,假设很小,则因子间根本是两两独立的,说明这样的分类是较合理的。
-
. z
主成分分析
1 【分析】——【降维】——【因子分

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