因子分析法和主成分分析法的区别与联系
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（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。
SPSSAU可直接保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。
联系:因子分析法和主成分分析法都是统计分析方法，都要对变量标准化，并找出相关矩阵。区别:在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系。1.因子分析法通过正交变换，将一组可能具有相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。它主要用于市场研究领域。在市场研究中，研究人员关注一些研究指标的整合或组合。这些概念通常通过分数来衡量。人口学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数学分析等学科。因子分析和主成分分析都是统计分析方法，都需要对变量进行标准化，找出相关矩阵。2.因子分析可以在许多变量中发现隐藏的代表性因素。主成分分析的原理是尝试将原始变量重新组合成一组新的独立综合变量。因子分析在主成分分析的基础上增加了一个旋转函数。这种轮换的目的是更容易地命名和解释因素的含义。如果研究的重点是指标与分析项目之间的对应关系，或者想要对得到的指标进行命名，建议使用因子分析。3.主成分分析法是根据实际需要，尽量选取尽可能少的求和变量，以反映原始变量的信息。这种统计方法称为主成分分析或主成分分析，这也是一种处理降维的数学方法。主成分分析试图用一套新的不相关的综合指标取代原有指标。因子分析是社会研究的有力工具，但它不能确定一项研究中有多少因素。当研究中选择的变量发生变化时，因素的数量也会发生变化。拓展资料:霍特林将这种方法推广到随机向量的情况。信息的大小通常由方差或方差的平方和来衡量。因子分析最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生在不同科目的成绩之间有一定的相关性。一门学科成绩好的学生往往在其他学科成绩更好，因此他推测是否有一些潜在的共同因素或一些一般的智力条件影响学生的学业成绩。
一、方式不同：
1、因子分析法：
通过从变量群中提取共性因子
2、主成分分析法：
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，转换后的这组变量叫主成分。
二、应用不同：
1、因子分析法：
主要应用于市场调研领域，在市场调研中，研究人员关心的是一些研究指标的集成或者组合，这些概念通常是通过等级评分问题来测量的。
2、主成分分析法：
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有应用。
三、联系：
因子分析法和主成分分析法都是统计分析方法，都要对变量标准化，并找出相关矩阵。
扩展资料
主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
因子分析法最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。
参考资料来源：百度百科-因子分析法
参考资料来源：百度百科-主成分分析法
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（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算。如希望进行排名比较，计算综合竞争力，可使用主成分分析。
SPSSAU可直接使用这两种方法，支持自动保存因子得分及综合得分，不需要手动计算。
1、因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
2、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。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，转换后的这组变量叫主成分。
应答时间：2021-02-05，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
[平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~
https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html
因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力。运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。
因子分析法和主成分分析法的区别与联系视频
相关评论：
毕姣琪2. 线性表示方向不同： 因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。3. 假设条件不同：主成分分析中不需要有假设；因子分析的假设包括：各个公共因子之间不相关，特殊因子之间不相关，公共因子和特殊因子之间不相关。4. 提取主因子的方法不同：因子...
毕姣琪可以认为这些主成分能够解释大部分的数据变异。5. 因子分析则不预先设定主因子，完全基于数据自身结构进行分析。与主成分分析相比，因子分析通常能提供更具解释性的结果。例如，对于同一组数据和问题，因子分析可能会揭示出不同的因子结构，从而提供更深入的理解。
毕姣琪主成分分析和因子分析，不少人初次看到觉得非常相似。特别是spss中并没有专门处理主成分分析的模块，只是在因子分析过程中使用了主成分方法，导致有些人云里雾里，将其混淆。其实二者不管从原理还是在使用上，均有较大差异。原理不同 主成分分析（Principal components analysis，PCA）基本原理：利用降维（...
毕姣琪第二：因子分析给出的重要结果又两个，第一个是因子的命名，也就是潜在的因素，需要命名。第二个是每个因子所占的权重，附加的可以得到每个变量所占的权重。而主成分分析则主要是综合得分和得分的比较。第三：如果仅从因子综合得分和主成分得分用于综合评价的话，没什么大地区别，计算出各自得分后进行...
毕姣琪主成分分析（PCA）与因子分析（EFA）都是用于降维和数据解释的技术。主要的区别在于PCA的目标是创建一组新的线性组合（主成分），这些主成分是原始变量的线性组合，且每个主成分都是前面的主成分的方差最大化。而EFA则旨在识别一组潜在的、未观察到的因子，这些因子解释了变量之间的相关性。PCA基于协方差...
毕姣琪以下是我自己通俗的理解哈。主成分分析，就是多个变量综合起来反应一个指标，要把这个指标找出来。因子分析就是其实潜在的有几个指标，而表现出来的是这几个指标随机组合作用出来的结果。因子分析不好理解是吧，举个例子：给人做智力测验，得到了算数成绩，迷宫成绩，脑筋急转弯成绩等等。但这些成绩是由...
毕姣琪主成份分析和因子分析其实是一个相同的概念，他们只是对英文 “factor analyze”的翻译。因子分析是按照字面意思来翻译的，而主成份分析是按照这种分析方法的作用来翻译的，个人认为翻译成主成份分析更好些。
毕姣琪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。如果希望进行将指标命名，SPSSAU建议使用因子分析。原因在于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。主成分分析目的在于信息浓缩（但不太关注主成分与分析项对应关系），权重计算，以及综合得分计算...
毕姣琪因子分析与主成分分析是包含与扩展的关系 首先解释包含关系。在SPSS软件“因子分析”模块的提取菜单中，提取公因子的方法很多，其中一种就是主成分。由此可见，主成分只是因子分析的一种方法。其次是扩展关系。因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主...
毕姣琪主成分分析和因子分析是原理不同，线性表示方向不同，假设条件不同，求解方法不同，主成分和因子的变化不同，因子数量与主成分的数量，解释重点不同，算法上的不同，优点不同，应用场景不同。原理不同主成分分析基本原理，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...
