探索性因子分析

探索性因子分析

因子分析 ：即对信息的浓缩。比如领导说了14句话，将其浓缩为4个关键词 （1）将要分析的项导入右边的分析框 然后选择“开始因子分析” （3）解读出现的结果 （1）探索分析：就是探索可以分为几个因子，关系如何 （2）计算权重：得到4个关键词，他们分别的权重比例是多少 链接1：stata与因子分析的实现： https://zhuanlan.zhihu.com/p/111446098 链接2：SPSSAU的因子分析： https://www.bilibili.com/video/av71184547

探索性因素分析和验证性因素分析的区别

探索性因子分析和验证性因子分析相同之处
两种因子分析都是以普通因子分析模型作为理论基础,其主要目的都是浓缩数据，通过对诸多变量
的相关性研究,可以用假想的少数几个变量（因子，潜变量)来表示原来变量(观测变量)的主要信息。

探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处
1.基本思想不同
探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。而验证性因子分析的主要目的是决定
事前定义因子的模型拟合实际数据的能力,以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。
2.应用前提不同
探索性因子分析没有先验信息,而验证性因子分析有先验信息。

什么是探索性因子分析?和验证性因子分析

探索性因子分析和验证性因子分析相同之处
两种因子分析都是以普通因子分析模型作为理论基础,其主要目的都是浓缩数据，通过对诸多变量
的相关性研究,可以用假想的少数几个变量（因子，潜变量)来表示原来变量(观测变量)的主要信息。

探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处
1.基本思想不同
探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。而验证性因子分析的主要目的是决定
事前定义因子的模型拟合实际数据的能力,以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。
2.应用前提不同
探索性因子分析没有先验信息,而验证性因子分析有先验信息。
详情见:http://wenku.baidu.com/link?url=w_nw0aI0KN0XpL1SEmbOjjwxOeampOzKefUEg1aRzWG27Iep7kPTvDrKY-toinCbLgoHe0r4COCzymPwhgAj_5Pe6bv9Y0HBhOVzVSRqDTK