因子分析法和主成分分析法的区别与联系是什么？
联系:因子分析法和主成分分析法都是统计分析方法，都要对变量标准化，并找出相关矩阵。区别:在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系。1.因子分析法通过正交变换，将一组可能具有相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。它主要用于市场研究领域。在市场研究中，研究人员关注一些研究指标的整合或组合。这些概念通常通过分数来衡量。人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数学分析等学科。因子分析和主成分分析都是统计分析方法，都需要对变量进行标准化，找出相关矩阵。2.因子分析可以在许多变量中发现隐藏的代表性因素。主成分分析的原理是尝试将原始变量重新组合成一组新的独立综合变量。因子分析在主成分分析的基础上增加了一个旋转函数。这种轮换的目的是更容易地命名和解释因素的含义。如果研究的重点是指标与分析项目之间的对应关系，或者想要对得到的指标进行命名，建议使用因子分析。3.主成分分析法是根据实际需要，尽量选取尽可能少的求和变量，以反映原始变量的信息。这种统计方法称为主成分分析或主成分分析，这也是一种处理降维的数学方法。主成分分析试图用一套新的不相关的综合指标取代原有指标。因子分析是社会研究的有力工具，但它不能确定一项研究中有多少因素。当研究中选择的变量发生变化时，因素的数量也会发生变化。拓展资料:霍特林将这种方法推广到随机向量的情况。信息的大小通常由方差或方差的平方和来衡量。因子分析最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生在不同科目的成绩之间有一定的相关性。一门学科成绩好的学生往往在其他学科成绩更好，因此他推测是否有一些潜在的共同因素或一些一般的智力条件影响学生的学业成绩。
主成分分析法和因子分析法哪个用起来简单？
两个方法基本相同，只是因子分析是在主成分基础上，多出一步旋转步骤，为了让提取的成分更容易命名。两种方法都可以在网页版spssau中使用，配合智能文字建议和帮助手册可以能快理解。如果说研究目的完全在于信息浓缩，并且找出因子与分析项对应关系，建议用因子分析。主成分分析更多用于权重计算，以及综合得分计算。因子分析-SPSSAU主成分分析-SPSSAU
什么是主成分分析方法
什么是主成分分析方法
主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标.
在统计学中,主成分分析（principal components analysis,PCA）是一种简化数据集的技术.它是一个线性变换.这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推.主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征.这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的.这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面.但是,这也不是一定的,要视具体应用而定.
因子分析法和主成分分析法的区别与联系
主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。SPSSAU可直接保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。
试述主成分分析,因子分析和对应分析三者之间的区别与联系
一、方式不同：1、主成分分析：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。2、因子分析：通过从变量群中提取共性因子，因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。3、对应分析：通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量。二、作用体现不同：1、主成分分析：主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用。2、因子分析：因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括消费者习惯和态度研究、品牌形象和特性研究、服务质量调查、个性测试。3、对应分析：能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。扩展资料主成分分析对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。对应分析是由法国人Benzenci于1970年提出的，起初在法国和日本最为流行，然后引入到美国。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法，因此对应分析又称为R－Q型因子分析。在因子分析中，如果研究的对象是样品，则需采用Q型因子分析；如果研究的对象是变量，则需采用R型因子分析。但是，这两种分析方法往往是相互对立的，必须分别对样品和变量进行处理。
