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回归分析与因子分析

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因子分析、因子分析的主要用途如下:(1)探索结构:变量高度相关时，我们希望少用因子 。(2)简化数据:将原始变量转换成因子的分数后，对其他分析使用因子的分数 ， 如聚类分析，(3)综合评价:通过因子的各项得分计算综合得分，对分析的对象进行综合评价 。
1、怎么通过 因子 分析法后的将多个指标综合为一个因变量,怎么和几个自变量做...【回归分析与因子分析】因子分析1输入数据 。2: 00分析下拉菜单，并选择数据缩减下的因子 。3打开FactorAnalysis后，逐个选择数据变量，进入变量对话框 。4单击主对话框中的描述按钮，打开因子分析:描述符子对话框，选择统计列中的UnivariateDescriptives项，输出变量的均值和标准差 ， 选择CorrelationMatrix列中的系数项，计算相关系数矩阵 ， 单击继续按钮，返回因子分析主对话框 。
2、关于spss的一些问题,相关还有 因子 分析以及 回归等问题就是数字越大越好 。Q1没有领会你的意思 。如果把所有变量平均放大，因子的计算结果是一样的 。那不影响整个回归方程 。比如ykx b变成10y10kx 10b 。如果是为了数字好看 ， 那也可以 。Q2 ， 两颗星表示可信度，用来评估这个相关系数是否可信 。0.3是相关系数，其大小用于评价两个变量之间的关系 。比如置信度没有星，相关度计算为0.9 。我们认为当这个0.9的相关系数说明变量高度相关时 ， 是不可信的，可能是抽样 。
3、 因子 分析,方差 分析,相关性 分析还有 回归 分析这都是什么学科里的?什么...统计学，但是统计学也分很多类别，比如社会统计学，医学等等 。社会统计学都包括李沛良社会研究的统计应用 。统计学，注意不是概率统计，而是统计学 。这些都是数理统计的内容，相关分析，方差分析，回归 分析都在一般的数理统计教材中(通常称为概率论与数理统计) 。/
4、 因子 分析后怎么做 回归一般来说，因子 分析由因子形成的都是自变量，因为因子/获得的 。假设因子 分析以及产生的因子是a1a2？An，那么就需要引入A系列因子(假设B系列)以外的其他变量，即A系列和B系列因子分析之间的变量 。
5、数据 分析之 因子 分析system clustering分析可以对变量进行分类 ， 但是很难判断变量分类结果的合理性 。另外，很难通过聚类分析来衡量每个变量对类别的贡献 。此时将采用因子 分析来实现 。因子 分析就是找出变量因子背后的共性 。因子 分析是一种统计方法分析它通过研究变量之间的相关系数矩阵 ， 将这些变量之间复杂的关系化简为几个积分来对变量进行分类因子 。
因子 分析的主要目的是:(1)探索结构:当变量之间存在高度相关性时，我们希望用较少的因子来概括它们的信息；(2)简化数据:将原始变量转换成因子的分数后，对其他分析使用因子的分数，如聚类分析 。(3)综合评价:通过因子的各项得分计算综合得分，对分析的对象进行综合评价，因子 分析是把原来的变量改成新的因子 。这些因子之间的相关性较低，而因子内部的变量之间的相关性较高 。

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