主轴分析因子分析

3.主成分分析方法可以为因子 分析提供一个初始解，而因子 分析是主成分。根据主成分分析和因子 分析之间的关系，作者提出了一种利用SPSS的PC方法获得因子负荷矩阵，然后寻找特征向量建立主成分模型的主成分的方法，如何使用SPSS软件进行主成分分析分析如何使用SPSS软件进行主成分分析分析郭先光的摘要文章指出了主成分分析分析 SPSS/PC 的例子中的一个错误，比较了主成分分析和-2 分析的异同，指出主成分分析不能直接用SPSS软件处理。

Methods/Steps因子相关性检验:方法包括相关系数矩阵、反射图像相关矩阵、bartlett球度检验和KMO检验。2，2，因子提取和因子负荷矩阵的求解:基于主成分模型的主成分分析方法，基于因子/模型/。3.主成分分析方法可以为因子 分析提供一个初始解，而因子 分析是主成分。

5.说明因子不能单独表示一个原变量，而且因子是模糊的，但实际情况是因子有清晰的认识，所以因子循环。6、必不可少，尽量让一个变量在几上有更高的负荷因子。7.4.计算因子Score:因子Score是因子 分析的最终体现，计算每个样本上每个因子的具体值。在接下来的分析middle因子variable中可以代替原来的变量进行数据建模，并降低维度或简化问题的处理。

3.5.4.1指标的选取及数据预处理选取了反映地下水水化学类型的11个指标(Cl、Mg2 、Ca2 、Na 、EC、TDS、THard、NH4N)因子分析(表3。为了提高数据集的质量，首先对数据的缺失值进行处理，用均值插值法作为组内缺失值的替代值，用检测限代替未检出项；多元统计方法是基于分析在数据正态或近似正态分布条件下的方法，所以采用适合小样本正态性检验的ShapiroWilk方法对数据进行分析和分析的处理。结果表明，大部分指标符合正态分布，非正态分布数据通过BoxCox变换转化为正态数据。

explorative-2分析(EFA)是把所有的测量题放在SPSS-2分析中，EFA的目的是找出测量题的归属。1.探索性-2分析(EFA)1.1在EFA的前提输出的响应图像相关矩阵中，采样适宜量(对角线位置的数据，MSA)越接近1，越适宜因子。