1、1.因子分析
（1）主要思路：降维 简化数据结构
（2）目的：将（具有错综复杂关系的）变量 综合为 （数量较少的） 因子
以再现 原始变量与因子的关系， 通过不同的因子，对变量进行分类
消诸级芬除 相关性，在信息损失最小的情况下，降维
（3）步骤
选取因子分析的变量（选相关性较大的，利于降维）――标准化处理；
根据样本、估计随机向量的协方差矩阵或相关矩阵；
选择一种方法――估计因子载荷阵，计算关键统计特征；
进行因子旋转，使因子含义清晰化，并命名，利用因子解释变量的净粒构成；
计算每个因侨态子在各样本上的得分，得出新的因子得分变量――进一步分析。
（4）如何分析
检验变量间偏相关度KMO值>0.6,才适合做因子分析；
调整因子个数，显示共同特征后即可命名。
2、2.因子分析操作步骤
3、3.看看结果吧
1、1.主成分分析与因子分析各自特点
2、2.操作步骤
3、3.看看结果吧
