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文檔簡介

因子分析

FactorAnalysis

一、變量的可測性

可測變量(measuredvariable)：可以直接觀察或測量而得到的變量。如：血壓等潛在變量(latentvariable)：不能或不易直接觀測得到的變量。這種變量往往是根據某種理論假設的。如：交感神經等因子：假設的、不可測的變量可直接測量的變量（不可直接測量的變量）因子分析：分解原始變量，歸納潛在“類別”通過研究眾多變量之間的內部依賴關系，探求觀測數據中的基本結構，并用少數幾個“類別”變量來表示基本的數據結構。每一類變量代表一個“共同因子”。主要目的：是將眾多觀測變量濃縮為少數的幾個因子。在醫學研究中，因子分析常用以尋找正常人或病人出現各種生理指標和生化指標等的原因或病因。此時，知道這些指標的公因子，但是不了解這些指標如何受公因子的支配，目的：用因子分析建立二者的數量關系。用途：例：三個指標之間的相關系數，x1是孩子的數學成績，x2是孩子的語文成績，x3是孩子的英語成績。求影響或支配這三個成績指標變量的公因子。1、因子載荷：0.9629；共性方差：0.96292=0.92722、X1的變異中F能解釋92.72%X2的變異中F能解釋63.50%X3的變異中F能解釋41.54%解釋F是相當于logic、illation的能力二、因子分析的核心問題

1、如何構造因子變量；

1)首先確定原始變量是否適合做因子分析；

2)主成分分析方法2、如何對因子變量進行命名解釋；因子載荷矩陣旋轉3、計算因子得分。不再研究原始變量，轉為對因子得分變量的研究

對某地區16歲男孩的身高、坐高、體重、胸圍、肩寬和骨盆寬等六個指標進行因子分析。身高x1坐高x2體重

x3胸圍x4肩寬x5骨盆x6165.1388.7651.6078.3135.3925.96………………………………………………………………169.2185.3355.2080.1236.4726.56各變量相關矩陣SAS輸出的結果累計貢獻率二個主要因子SAS分析程序SAS輸出的結果旋轉后的結果做相關分析

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