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因子分析
识别变量内的因子
因子分析旨在用少量(不可见)的潜在变量或因子描述大量的可观测变量。因子分析也称为公因子分析和探索性因子分析。这些因子可以定义为观测变量的线性组合,旨在解释观测变量中的
共有
变异。因子分析的主要目的是通过因子来更好的解释观测变量之间的关系,除此之外我们还可以减少变量数。
因子分析在许多领域中都得到了广泛的应用,尤其是在心理学、社会学和教育领域中其更具有特殊的价值。在这些领域中,因子分析有助于理解如何通过潜在模式和结构来解释表象行为。例如,用来衡量参与户外活动、爱好、锻炼和旅游的测度可能全都与可描述为“个性活跃/不活跃”的因子相关。因子分析尝试通过因子来解释观测变量之间的相关性。特别地,针对每个可观测变量,您可以通过因子分析确定所识别的因子对其方差的解释程度。同时,对于所有变量,因子分析还可以为您揭示每个因子对其方差的解释程度。
在您需要探索或解释数据中的潜在模式和结构时可使用因子分析。还可考虑通过因子分析借助少量的潜在变量来汇总变量中的信息。
旋转的因子载荷
目录
“因子分析”平台概述
“因子分析”平台的示例
启动“因子分析”平台
“因子分析”报表
模型启动
旋转方法
“因子分析”平台选项
因子分析模型拟合选项