文档介绍：数据分析 (方法与案例)
作者贾俊平
统计学
统计学
Statistics
*
模型选择是艺术,而不是科学。
——William Navidi
统计名言
第 12 章主成分分析和因子分析
主成分分析
因子分析
factor analysis
*
学****目标
主成分分析和因子分析的基本原理
主成分分析和因子分析的异同
主成分分析和因子分析的数学模型
用SPSS进行主成分分析和因子分析
用主成分分析和因子分析对实际问题进行综合评价
*
在研究实际问题时,往往需要收集多个变量。但这样会使多个变量间存在较强的相关关系,即这些变量间存在较多的信息重复,直接利用它们进行分析,不但模型复杂,还会因为变量间存在多重共线性而引起较大的误差
为能够充分利用数据,通常希望用较少的新变量代替原来较多的旧变量,同时要求这些新变量尽可能反映原变量的信息
主成分分析和因子分子正式解决这类问题的有效方法。它们能够提取信息,使变量简化降维,从而使问题更加简单直观
主成分分析和因子分析 (ponent analysis & factor analysis)
*
因子分析得到的是什么?
因子分析方法在部分领域应用的一些例子
心理学:心理学家瑟斯登对56项测验的得分进行因子分析,得出了7中主要智力因子:词语理解能力,语言流畅能力、计数能力、空间能力、记忆力、知觉速度和推理能力
教育学:某师范大学在对以幼儿园3~6岁幼儿为对象,通过80名幼儿教师对480名幼儿好奇心行为特征描述的开放式问卷调查,编制出60个项目的初始问卷,对500名幼儿的初测结果进行探索性因子分析后,形成了33个项目的正式问卷,对1000名幼儿的评价结果进行验证性因子分析,结果表明:教师评价的3~6岁幼儿好奇心结构包括敏感、对未知事物的关注、好问、喜欢摆弄、探索持久和好奇体验6个因子
*
因子分析得到的是什么?
医学:一位研究者对山东某县2000~2002年3年的全死因调查资料中不同地区各恶性肿瘤标化死亡率进行因子分析后发现,该县居民恶性肿瘤的发病和死亡具有明显的地区分布。在地区分布中,各种恶性肿瘤的死亡具有一定程度的聚集性。%;10种恶性肿瘤中,被解释的比例最小也在62%以上;而胃癌、白血病、膀胱癌、乳腺癌、结肠癌死亡率被解释的比例均在77%以上,表明这10种恶性肿瘤之间存在中等偏强的内在联系和地区分布特点
主成分分析
主成分分析的基本原理
主成分分析的数学模型
主成分分析的步骤
第 12 章主成分分析和因子分析
主成分分析的基本原理
主成分分析