因子分析经典案例

因子分析经典案例1、什么是因子分析？因子分析又称因素分析，传统的因子分析是探索性的因子分析，即因子分析是基于相关关系而进行的数据分析技术，是一种建立在众多的观测数据的基础上的降维处理方法。其主要目的是探索隐藏在大量观测数据背后的某种结构，寻找一组变量变化的共同因子。2、因子分析能够做什么？人的心理结构具有层次性，即分为外显和内隐。但是作为具有同一性的个体来说，内隐的方面总是和外显的方面相互作用，内隐方面制约着外显特征。所以我们经常说，一个人的内在自我会在相当程度上决定他的外在行为特征，表现为某些行为倾向具有高度的一致性或相关性。反过来说，我们可以通过对个体进行系统的观察和测量，从一组高度相关的行为倾向（可观测）中，探索到某种稳定的内在心理结构（潜存在），这就是因子分析所能做的。具体来说主要应用于：（1）个体的综合评价：按照综合因子得分对case进行排序；（2）调查问卷效度分析：问卷所列问题作为输入变量，通过KMO、因子特征值贡献率、因子命名等判断调查问卷架构质量；（3）降维处理，结果再利用：因子得分作为变量，进行聚类或其他分析。3、案例分析：为什么说数学、物理、化学称为文科？语文、历史、政治称为文科？100个学生数学、物理、化学、语文、历史、英语成绩如下表（部分），请你来评价他们。这是一个有趣的案例，你可以客观的观测到每一科目的成绩，但你可以直接看到理科、文科的情况吗？6个科目的成绩是我们观测到的外在表现，隐藏在其中的公共因子你找到了吗？如果我们针对6科目做降维处理，会得到什么结果，拭目以待。SPSS分析过程经过SPSS降维，由公因子方差表看出，默认提取两个公因子（1和2），能够解释差异的81%，似乎暗合文科和理科。我们试图通过旋转后进行因子的命名与解释，这似乎一点也不难，因子1与语文、历史、英语三科最相关，均在0.8相关度以上，因子2与数学、物理、化学相关，也基本达到0.8以上，这正好与我们经常说的文科和理科不谋而合，没有其他可以说明的。