因子分析的目的 平行因子分析的最终目的

您好,今天琪琪来为大家解答以上的问题。因子分析的目的相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

因子分析的目的 平行因子分析的最终目的

因子分析的目的 平行因子分析的最终目的

因子分析的目的 平行因子分析的最终目的

1、问题一：因子分析到底有什么用处？ 问题：大家觉得因子分析到底有什幺用处呢？把原来很多个影响因素归纳成几个影响因子，如果不继续做回归或者聚类的话，光做因子分析有价值吗？答复：因子分析是将多个实测变量转换为少数几个综合指标（或称潜变量），它反映一种降维的思想。

2、通过降维将相关性高的变量聚在一起，从而减少需要分析的变量的数量，而减少问题分析的复杂性。

3、在你对问题系统结构不了解时候，因子分析可以根据数据内在逻辑性，把它归并成几个公因子，每个公因子分别代表空间的一个维度，如果经过正交或斜 交旋转的话，各个维度之间可以认为是不相关的，这些公因子能够相对完整地刻画对象的体系维度，最起码累计方贡献率大于85%的话，就基本能够保证重要信 息不丢失了。

4、一句话，你如果对研究对象到底应该分为几个维度不清楚的话，用因子分析可以通过数据内在逻辑告诉你。

5、但如果你对研究对象体系比较清楚的话，那你直接确定维度，通过AHP计算出权重，就能够把系统表述清楚了。

6、但这里面有巨大问题，单纯通过数据内 在逻辑来判断维度，常常是错误的，而主观判断其实更加科学，并非象统计学宣称的，数据说话才有发言权。

7、真正有发言权的，是你对问题的经验认识程度。

8、人们为 了避免被人嘲笑主观判断的失误，而越来越选择了统计分析，实际上，他们并不清楚，单纯用统计分析来做判断，才是最愚蠢的。

因子分析的目的 平行因子分析的最终目的

9、只有主客观结合起来，才是相对科 学的，两者矛盾的时候，应该深入研究矛盾的根源，搞不清楚的话，我认为指标体系评价法要远比统计分析准确的多。

10、而变量之所以能分布在不同的因子内，则是由 于其方波动性大小和变量之间的相关性决定的，波动性越大，越排在前面的公因子中，各个公因子之间的变量是不相关的，而每个公因子之间的变量是相关的。

11、因 子分析认为那些数据波动大的变量对对象影响作用更大，它们排在公因子的前列，这样单纯从数据逻辑来判断的准则你认为对吗？我想，如果管理和科学都这幺 认为的话，那错误将大大增加了。

因子分析的目的 平行因子分析的最终目的

12、上面想法是我这两年做课题的体会，没有在任何一本书上看过相关说法，也许说的不对，这是我个人看法。

13、如果让我选择的话，我 宁愿用指标体系评价法，体系几个维度事先就清楚，最多先用因子分析算算，看看数据波动性如何，到底能确定几个维度，只起辅助作用。

因子分析的目的 平行因子分析的最终目的

14、研究者就是专家，指标体 系的维度由主观来做判断，这主要来自经验判断，而不是由数据判断，我认为其实更科学。

15、当然，如果你对问题一无所知，那指标体系评价法用AHP来做的话，错 误很可能更多。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。