因子分析的基本思想、基本步骤、数学模型及求解(共5页).docx

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资源描述

一、因子分析1 因子分析的基本思想1.1 因子分析的基本出发点将原始指标综合成较少的指标,这些指标能够反映原始指标的绝大部分信息(方差),这些综合指标之间没有相关性。1.2 因子变量的特点 (1)这些综合指标称为因子变量,是原变量的重造;(2)个数远远少于原变量个数,但可反映原变量的绝大部分方差;(3)不相关性;(4)可命名解释性。2 因子分析的基本步骤(1)确认待分析的原始变量是否适合作因子分析;(2)构造因子变量;(3)利用旋转方法使因子变量具有可解释性;(4)计算每个样本的因子变量得分。3 因子分析的数学模型数学模型(xi为标准化的原始变量;Fi为因子变量;kp)也可以矩阵的形式表示为:X=AF+F:因子变量;A:因子载荷阵;aij:因子载荷;:特殊因子。4 因子分析的相关概念(1)因子载荷在因子变量不相关的条件下,aij就是第i个原始变量与第j个因子变量的相关系数。aij绝对值越大,则Xi与Fi的关系越强。(2)变量的共同度(Communality)也称公共方差。X

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