因子分析調查報告

時間：2022-10-07 17:48:35 調查報告我要投稿

因子分析調查報告

　　因子分析

因子分析調查報告

　　因子分析就是用少數(shù)幾個因子來描述許多指標或因素之間的聯(lián)系，以較少幾個因子來反映原資料的大部分信息的統(tǒng)計學分析方法。從數(shù)學角度來看，主成分分析是一種化繁為簡的降維處理技術。

　　主成分分析

　　是因子分析的一個特例，是使用最多的因子提取方法。它通過坐標變換手段，將原有的多個相關變量，做線性變化，轉換為另外一組不相關的變量。選取前面幾個方差最大的主成分，這樣達到了因子分析較少變量個數(shù)的目的，同時又能與較少的變量反映原有變量的絕大部分的信息。

　　兩者關系

　　主成分分析（PCA）和因子分析（FA）是兩種把變量維數(shù)降低以便于描述、理解和分析的方法，而實際上主成分分析可以說是因子分析的一個特例。

　　運用這種因子分析研究技術，我們可以方便地找出影響消費者購買、消費以及滿意度的主要因素是哪些，以及它們的影響力（權重）運用這種研究技術，我們還可以為市場細分做前期分析

　　因子變量的特點

　�。�1）因子變量的數(shù)量遠少于原有的指標變量的數(shù)量，因而對因子變量的分析能夠減少分析中的工作量。

　�。�2）因子變量不是對原始變量的取舍，而是根據(jù)原始變量的信息進行重新組構，它能夠反映原有變量大部分的信息。

　�。�3）因子變量之間不存在顯著的線性相關關系，對變量的分析比較方便，但原始部分變量之間多存在較顯著的相關關系。

　�。�4）因子變量具有命名解釋性，即該變量是對某些原始變量信息的綜合和反映。

　　在保證數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對高維變量空間進行降維處理（即通過因子分析或主成分分析）。顯然，在一個低維空間解釋系統(tǒng)要比在高維系統(tǒng)容易的多。

　　因子分析的類型

　　根據(jù)研究對象的不同，把因子分析分為R型和Q型兩種。

　　當研究對象是變量時，屬于R型因子分析；

　　當研究對象是樣品時，屬于Q型因子分析。

　　但有的因子分析方法兼有R型和Q型因子分析的一些特點，如因子分析中的對應分析方法，有的學者稱之為雙重型因子分析，以示與其他兩類的區(qū)別。

　　因子分析的步驟：

　　1、確定待分析的原有若干變量是否適合進行因子分析

　　2、構造因子變量

　　3、子變量的命名解釋

　　4、計算因子變量得分

　　5、結果的分析解釋

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