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因子分析之多维偏好分析,多维偏好分析spss

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使用-2 分析作为调查问卷的有效性分析 ， -2 / 分析为什么有这么多正常维度因子？因子 分析的方法可以很好的覆盖原始数据的所有项，同时简化了分析到因子 item的过程 。我想说 ， 如果你想学习很多变量分析技术，一是了解多元回归分析 ， 二是了解因子分析；这是多变量分析技术的两个出发点 。
1、用 因子 分析做问卷的效度 分析,结果公共 因子数大于我设计的维度数量,我...很多人误解了explorative因子分析的用法 。显然 ， 你已经有了预设设计的维度 。在这种情况下，即使你的数据是100%理想的，使用探索性因子 。因为你事先假设设计是以某个理论为前提的，而当数据本身是分析，完全是基于数据本身找到的最佳分类，两者不一定一致 。所以，采用探索性因子 分析的前提是，你自己还没有认识到假设性因子维度，然后通过这种方式去探索习得维度；
2、 因子 分析最少要求多少个数据?好像可变题至少有68倍 。比如你有10道题要做因子 分析，那么至少需要6080份问卷才能得到相对稳定的结果 。主成分分析是将多个指标转化为几个综合指标，用综合指标来解释多元的方差-协方差结构 。综合指数是主要组成部分 。所获得的几个主成分应该尽可能多地保留原始变量的信息，并且彼此不相关 。因子 分析是一种多元统计，研究如何把许多原始变量浓缩成几个信息损失最少的因子变量 ， 如何使因子变量更具有可解释性 。
3、 多维标度 分析的古典解法是哪种多元 分析方法的扩展【因子分析之多维偏好分析,多维偏好分析spss】多维scale分析的经典解是主成分分析方法的扩展 。多维 scale (MDS，又译“多维 scale”)又叫“相似结构分析”，属于多元 。假设:至少有几个特征是相关的，但不为回答者所知 。
这个特征空间满足了可以在相对小的距离上描述相似物体的要求 。与因子 分析方法的异同:相同:通过归因于少数不相关的特征来减少数据 。差异:多维 Scale只需要相似性或距离，不需要相关性(-2分析需要相关性) 。如果你只对因子的值感兴趣 ， 可以把它作为因子 分析的替代 。Clustering 分析:相同:将对象分组 。区别:聚类分析以观察到的特征为分组标准，而多维 scale仅取感知到的差异，为分类提供实际支持 。
4、 因子 分析法的优缺点优点:当你面对大量的数据，尤其是数据项很多的时候 ， 把每组数据分开是非常复杂的分析 。但是如果你筛选了几组数据分析 ， 你的分析结果就会不准确 。因子 分析的方法可以很好的覆盖原始数据的所有项，同时简化了分析到因子 item的过程 。因此是简单的 。缺点:因子 分析只能面对综合评价 。同时，对数据的数量和构成也有要求 。首先需要进行KOM测试，看数据是否能用-2分析 。
5、 因子 分析法维度为什么会有很多个因子分析(因子分析)是非常有用的多变量分析技术 。我想说，如果你想学习很多变量分析技术，一是了解多元回归分析，二是了解因子分析；这是多变量分析技术的两个出发点，为什么这么说？多元回归分析是把握因变量影响的关键 。无论什么分析，只要研究的变量是Y，也就是因变量，一般都是回归思路 ， 也就是说Y的度量尺度不同，选择的变形方法也不同 。

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