主成分因子分析不通过，验证性因子分析能通过吗
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栾油萧主成分分析属于探索性因子分析(EFA），和验证性因子分析（CFA）不一样，它们基于不同的原理和计算方法，验证性因子分析往往更容易出现比较好的结果，因为它是在你设定好因子结构的情况下去检验这一种结构和你的数据是否拟合，不一定可以拟合你数据的模型只有一种，但只要你的这一种拟合指标好就OK，而探...
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栾油萧主成分分析需要计算特征向量，而因子分析则直接用因子载荷量。主成分得分主要用于综合评价，而因子得分则用于分类和综合评价，且因子分析的得分更强调正交性。统计量的获取也是二者不同的地方。主成分分析中，因子载荷和变量共同度可直接从输出窗口获取，而公共因子的方差则在特定部分显示。因子分析则更侧重于...
13161093464：主成分分析和因子分析有什么区别?
栾油萧1、原理不同：主成分分析是利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。而因子分析更倾向于从数据出发，描述原始变量的...
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栾油萧一、性质不同 1、主成分分析法性质：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量。2、因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。二、应用不同 1、主成分分析法应用：比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均...
13161093464：因子分析和主成分分析有什么异同点?
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13161093464：主成分分析和因子分析十大不同点
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栾油萧如下图所示。3、然后选择变量中可以自定义选择的值，如下图所示。4、接着打开描述子对话框，勾选【KMO和bartlett的球形度检验】，如下图所示。5、然后打开抽取的子对话框，接着方法选择为【主成分】。6、最后点击确定即可看到主成分因子分析的结果，如下图所示就完成了。
13161093464：主成分分析和因子分析的区别是什么?
栾油萧主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。如果研究关注于指标与分析项的对应关系上，或是希望将得到的指标进行命名，SPSSAU建议使用因子分析。主成分分析目的在于信息浓缩（...
13161093464：主成分分析和因子分析
栾油萧旋转主成分的目的是使因子解释更直观，提高因子的可解释性。因子分析（EFA）则用于识别潜在的因子结构，这些因子可以解释一组变量之间的相关性。EFA的目标是找出一组公共因子，每个因子都可以解释数据中的一部分变异。与PCA不同，EFA不仅仅关注数据的线性组合，而是强调因子对变量的共同影响。在R中实现EFA时...
主成分分析属于探索性因子分析(EFA），和验证性因子分析（CFA）不一样，它们基于不同的原理和计算方法，验证性因子分析往往更容易出现比较好的结果，因为它是在你设定好因子结构的情况下去检验这一种结构和你的数据是否拟合，不一定可以拟合你数据的模型只有一种，但只要你的这一种拟合指标好就OK，而探索性因子分析是完全靠数据说话，数据驱动，这当然更不容易获得满意的结果。如果你主成分分析结果不好，可以尝试直接用验证性因子分析，若是获得满意的结果，可以考虑报告验证性因子分析的结果而不报告主成分分析。
效度的分析通常不可以缺的是效标关联效度和结构效度。结构效度包括探索性因子分析和验证性因子分析，如果是修订他人编制的量表，通常验证性因子分析即可；如果是自编量表，可选择余地比较大，最好是探索和验证都做，也可以任选其一，如果对因子结构没什么把握，可侧重探索，如果有充分的结构设想，则可以直接验证。
不一定非要做验证，起码有不少研究是只做了探索的。但如果要建议的话，最好探索验证都做。
如果是使用验证性因子分析可直接操作，探索性因子分析也是。
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