当前位置:首页 > 问答

反转因子是基本面因子吗

我来帮TA回答

SPSS做完因子分析后,结果出来的5个因素,用这5个因素 做了相关分析,但是结果挺不好,有什么别的办...

你做的是探索性因子分析,既然是探索性的,自然结果不一定会很好
做efa是用预调查数据,如果做的不好再修改问卷再调查
既然你用的是正式调查问卷,那就不要再考虑分组的问题了,应该直接去做cfa验证
data cleaning自然是要在分析之前完成

请问 做相关分析前,一定要做因子分析吗?因子分析的目的是什么? 谢谢!

主成分分析和因子分析的区别 :jok:
1,因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成
个变量的线性组合。
2,主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之
间的协方差。
3,主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。因子分析的假
设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同
因子和特殊因子之间也不相关。
4,主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分
一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不到的因子。
5,在因子分析中,因子个数需要分析者指定(spss根据一定的条件自动设定,只要是特
征值大于1的因子进入分析),而指
定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量
就有几个主成分。
和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有
优势。大致说来,当需要寻找潜在的因子,并对这些因子进行解释的时候,更加倾向于
使用因子分析,并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个
新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息)来进入后续的分析,则可以使用主
成分分析。当然,这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。
总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前
,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分
析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一
起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可
能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化。(reduce dimensionality)d,在多元回
归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性

在算法上,主成分分析和因子分析很类似,不过,在因子分析中所采用的协方差矩阵的
对角元素不在是变量的方差,而是和变量对应的共同度(变量方差中被各因子所解释的

实证一定要进行因子分析吗

实证是相对于理论而言的,凡是涉及到数据和统计分析的,都可以叫实证,而因子分析只是众多统计分析方法中的一个而已,自然就不是必须的了。(南心网SPSS实证分析)

用SPSS进行主成分分析时,可以进行旋转因子吗,还是说有前提条件才能旋转?另外,旋转因子的目的是什

主成分分析不能旋转,因子分析才能。很多论文这个方面都误用了
统计专业,为您服务

在股市中,基本面的因素都有哪些

基本面:比如大的政策,加息降息,税收等
股票的基本面,股票的题材,板块,话题,营收能力,营业额等等
还有管理层的变动,公司大的商业行为都会造成股价波动

金融中基本面因子NP_YOY是什么

变量是用在方程中的, 选择变量是过滤个案的. 比如说个案要求某变量中的值>6, 则那个变量大于六的个案才进入方程.
问题基础点, 不介意的话看看书吧.SPSS的教材挺多的.