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因子分析 解释度

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因子 分析提取的男性因子与原始维度不同 。为什么解释？因子 分析说明什么是总贡献率 ， 你就成功了因子 分析方差贡献率代表因子方差can 解释总方差 ， 因子旋转是因子 -2/的核心，模型中因子-2/的系数aij被调 。
1、《R语言实战》自学笔记71-主成分和 因子 分析Principal Component分析Principal Component分析((主成分分析，PCA))是一种数据降维技术 ， 可以将大量的相关变量转化为少数不相关的变量，称为主成分(原始变量的线性组合) 。整个思路就是化繁为简，抓住问题的关键，也就是降维 。主成分分析 method是通过适当的数学变换 ， 使新变量的主成分成为原变量的线性组合 ， 选择总变异信息中所占比例较大的少数主成分到分析 things的方法 。
因子分析explorative因子分析ExploratoryFactorAnalysis(EFA)是用来发现一组变量的潜在结构的一系列方法 。它搜索一组更小的、潜在的或隐藏的结构来观察显式变量之间的关系 。PCA和EFA模型的区别如图141所示 。主成分(PC1和PC2)是观察变量(X1至X5)的线性组合 。线性组合的权重是通过最大化每个主成分的方差解释，同时需要保证主成分之间没有相关性 。
2、 因子 分析解说总贡献率是多少就成功【因子分析 解释度】因子分析方差贡献率代表因子变异能解释总变异度，并且越高 ， 每个因子对所有题目的代表性越强 。有的教材说总方差贡献率要在85%以上，但在实际研究中，这个条件比较苛刻，很难达到 。一般认为50%以上就够了，这是最常用的标准 。然而，研究人员在研究中的最低可接受标准是40% 。
3、 因子 分析时提取的公 因子和原来的维度不同怎么 解释?关于这种现象解释最直观的就是实际数据与理论模型不符 。只有三种可能 。一是量表的原维度划分有问题(比如国外的问卷在国内修改后会因文化不同而有不同的维度，又比如原作者的理论建构本来就有问题 。比如最初的国外关于情绪调节的自我效能问卷中就缺少恐惧 。这种情况下可以根据自己的结果重新命名为因子 。如果解释，你得在理论、引用、论证和-2上下功夫 。
4、谁能 解释下主成分 分析和 因子 分析的区别主成分分析我们做的只是变量变换，将原始变量线性组合得到新的相互正交的变量因子 分析需要构造因子模型，使用潜在虚变量(不可观测) 。因子旋转是因子 -2/的核心，模型中因子-2/的系数aij被调 。

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