因子分析家庭作业帮助

为什么要用因子分析？

因素分析是调查复杂概念（如社会经济状况，饮食习惯或心理量表）的可变关系的有用工具。

它允许研究人员调查不容易直接测量的概念，将大量变量压缩成几个可解释的潜在因素。

什么是因素？

因子分析的关键概念是，多个观察变量具有相似的反应模式，因为它们都与潜在（即不直接测量的）变量相关联。

例如，人们可能会对收入，教育和职业方面的问题做出类似的回应，这些问题都与潜在的社会经济状况有变化。

在每个因素分析中，存在与变量相同数量的因素。每个因素在观察到的变量中捕获一定量的总体方差，并且这些因子总是按照它们解释多少变化的顺序列出。

特征值是一个因素解释观测变量的多少方差的量度。具有特征值≥1的任何因子解释比单个观测变量更多的方差。

因此，如果社会经济地位的因素的特征值为2.3，那么这三个变量的解释方式与2.3相同。这个因素可以用于其他分析。

解释最小方差量的因素通常被丢弃。决定保留有多少因素将成为另一个职位的主题。

什么是因素加载？

每个变量与潜在因素的关系由所谓的因子负荷表示。下面是一个简单因子分析的输出的例子，其中包括财富指标，只有六个变量和两个因素。

与潜在潜在变量最强相关的变量。因子1是收入，因子加载量为0.65。

因为因素负荷可以被解释为标准化的回归系数，也可以说可变收入与因子1有相关性0.65。这将被认为是大多数研究领域的一个因素分析的强关联。

另外两个变量，教育和职业也与因素1相联系。根据因素1的变量，我们可以称之为“个人社会经济地位”。

因此，房屋价值，公园数量和每年的暴力犯罪数量在另外一个因素因素二因素二因素上。他们似乎表明了社区内的总体财富，所以我们可能想把因子2称为“邻里社会经济地位“。

请注意，变量房屋价值在因子1（负载= 0.38）也是重要的。这是有道理的，因为一个人的房子的价值应该与他或她的收入相关联。

什么是因素分析？

因子分析是通过解释变量之间的相关性来解释数据结构的方法。因子分析通过将大量变量缩小为较小的一组潜在变量或因子将数据归结为几个维度。它通常用于社会科学，市场研究和其他使用大数据集的行业。

考虑一个信用卡公司，创建一个调查来评估客户满意度。调查旨在回答三类问题：服务的及时性，服务的准确性和电话运营商的礼貌。公司可以使用因子分析来确保调查项目在将调查发送给大量客户之前解决这三个方面。如果调查没有充分衡量这三个因素，那么公司应该重新评估问题，并在发送给客户之前重新测试。

什么是因素分析？

因子分析是一种将大量数据缩小到更易于管理和更易于理解的较小数据集的方式。这是找到隐藏的模式的方式，显示这些模式是如何重叠的，并显示多种模式中看到的特征。它还用于为集合中的类似项目创建一组变量（这些变量集称为维度）。对于涉及心理学研究，社会经济地位和其他相关概念的复杂数据集，这可能是一个非常有用的工具。 “因子”是具有相似响应模式的一组观察变量，因为它们与不直接测量的变量相关联。因素根据因素加载列出，或者可以解释数据的多少变化。

两种类型：探索性和验证性。

探索性因素分析是，如果您不了解数据的结构或一组变量中有多少个维度。

只要您具体了解数据的结构或一组变量中的维数，就可以使用确认因子分析进行验证。

多因素分析

当您的变量以变量组合结构时，将使用该因子分析子集。例如，您可能有一个学生健康问卷，其中包括睡眠模式，成瘾症，心理健康或学习障碍等几项。

在多因素分析中执行的两个步骤是：

对每组数据进行主成分分析。这给出了一个特征值，用于归一化数据集。

新的数据集被合并成唯一的矩阵，并执行第二个全局PCA。

执行因素分析

因子分析是一个非常复杂的数学过程，用软件执行。

Stata的说明可以在这里找到。

Minitab说明在这里。

对于SPSS，请参阅这篇文章。

Kaiser-Meyer-Olkin测试检查您的数据是否适合FA。

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什么是确认因子分析？

确认因子分析允许研究人员确定一组观察到的变量（也称为清单变量）之间的关系是否存在。它与探索性因素分析相似。两者的主要区别是：

如果你想探索模式，使用全民教育。

如果要执行假设检验，请使用CFA。

EFA提供有关表示数据集所需的最佳因素数量的信息。使用确认因子分析，您可以指定所需的因素数量。例如，终审法院可以回答“我的十个问题调查准确地衡量一个具体因素”的问题。虽然它在技术上适用于任何学科，但它通常用于社会科学。

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