因子的总结(推荐5篇)

因子的总结 第1篇

各个指标计算的权重结果如下：

计算各个指标的权重如上。从上表格可以看出员工参与管理情况所占权重最高约为％其次是工资水平所占权重为％。

通过因子分析计算指标权重，相较于其它数据分析方法，因子分析可以在保证信息损失最小的基础上，利用数据之间客观定量关系，既保证了客观赋权又保证了数据的全面性，因子分析有很多用途由于本篇案例主要讲述如何利用因子分析计算权重，所以涉及其它知识没有过多描述，感兴趣可以参考其它资料，通过权重分析最后发现员工参与管理情况所占权重最高约为％其次是工资水平所占权重为％。接下来可以考虑维度权重的构建。可以参考SPSSAU帮助手册。

因子的总结 第2篇

因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。

因子的总结 第3篇

在分析过程中很容易遇到“张冠李戴”（比如A1分析项应该属于A维度却在B维度有很高的载荷系数）和“纠缠不清”（比如A1分析项应该属于A维度，但是在A维度和B维度两个维度都有很高的载荷系数）的情况。这时一般需要对“张冠李戴”的分析项进行删除处理，对“纠缠不清”的分析项酌情处理。由于本案例进行过处理，不需要对分析项再进行调整。如果想要了解此部分，可以查看SPSSAU案例库其它关于“因子分析”的文章。

上表可以看出，分析项A1~A4表示为因子1，B1~B3表示为因子2，C1~C3表示为因子3，C1~C2表示为因子4。

因子的总结 第4篇

利用旋转方法进行迭代分析，使每个指标落在每个公因子上的权重更加突出，根据具体研究对象数据之间的特点对相关性强的指标进行归类划分也是因子分析模型应用功能之一。上表可以看出，分析项A1~A4表示为因子1为指标“福利待遇”，B1~B3表示为因子2为指标“管理及制度”，C1~C3表示为因子3为指标“员工自主性”，D1~D2表示为因子4为指标“工作性质”。

因子分析其中一个重要应用是使每一个因子都可以表述为各指标的线性组合，进而得到每一样本的因子得分。

因子的总结 第5篇

是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量)，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换的方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0，或样本向量彼此相互垂直的随机变量)。在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和)不变。同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。

在主成分分析中，最终确定成分是原始变量的线性组合。每个主成分都是由原有p个变量线性组合得到。在诸多主成分Z i中，Z 1在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。