主成分分析法和因子分析法哪个用起来简单？ 因子分析法和主成分分析法的区别与联系是什么？

两个方法基本相同，只是因子分析是在主成分基础上，多出一步旋转步骤，为了让提取的成分更容易命名。两种方法都可以在网页版spssau中使用，配合智能文字建议和帮助手册可以能快理解。

如果说研究目的完全在于信息浓缩，并且找出因子与分析项对应关系，建议用因子分析。主成分分析更多用于权重计算，以及综合得分计算。

因子分析-SPSSAU

主成分分析-SPSSAU

 和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这中情况也可以使用因子得分做到。所以这种区分不是绝对的。

总得来说，主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前 ，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用（我觉得不一定，可以单独用）：a，了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一 起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d,在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性。

在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不再是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）。

因子分子提取的公因子比主成份提取的主成分更具有可解释性。作完探索性因子分析后就可以作确定性因子分析建立模型来明确潜在因子分析之间的关联性。

都还好吧，用SPSS直接代入数据处理就是了，主成分处理起来相对简单一点，但是解释起来挺费劲的。因子分析找到关键因子，解释起来容易些。

主成分分析法与因子分析法的区别？~

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有应用，是一种常用的多变量分析方法。
2、因子分析法应用：
（1）消费者习惯和态度研究（U&A）
（2） 品牌形象和特性研究
（3）服务质量调查
（4） 个性测试
（5）形象调查
（6） 市场划分识别
（7）顾客、产品和行为分类


扩展资料：
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时，根据实际需要，尽量少取几个求和变量，以反映原始变量的信息。
这种统计方法被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（PCA）是试图用一组新的不相关的综合指标来代替原来的指标。
因子分析为社会研究的一种有力工具，但不能确定一项研究中有几个因子。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。此外，对每个因素的实际含义的解释也不是绝对的。
参考资料来源：百度百科-主成分分析
参考资料来源：百度百科-因子分析

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。

因子分析方法
答：其分析方法有很多种，最常用的有两种：一是主成分分析方法；另外一种是一般因子分析法。通常所说的因子分析指的就是一般因子分析法，它通过原始变量的方差去构造因子，一般情况下，因子的数量总是要少于变量的数量。所以对于一般因子分析而言，如何正确解释因子将会比主成分分析更困难。因子分析一般可以分成...

16种常用的数据分析方法-因子分析
答：因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。 是一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计...

什么情况用主成分分析和因子分析
答：需要降低维度的时候可以用

想问下,聚类分析,判别分析,因子分析,主成分分析和对应分析各自的使用...
答：其实可以理解为当我想分析一些变量时，这些变量的个数太多，分析起来有点复杂，那么可以通过主成分分析对变量的个数进行降维，通过找到的少数几个综合变量（公共因子）来分析的话会使问题变得简单、明了。而因子分析其实相当于是主成分分析的逆过程，即用找到的公共因子来解释变量。不过寻找公共因子的方法有...

spss主成分分析是什么?
答：主成分分析可以理解为一种数据的处理理论，也可以理解为一种应用方法。而因子分析则可以理解为一种应用方法，因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方法来浓缩因子。所以其实所谓的区别只不过是在学科研究当中存在的，因为同属于统计学的理论，所以一定要找出两者的区别来。但是如果你只是应用的话...

主因子分析法
答：问题五：已解决：因子分析法和主成分分析法是一回事吗 不是一个方法，不过很接近的 问题六：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个...

因子分析到底有什么用处
答：可以发现变量之间的关系，将多变量划归为少数几个维度或因子。在问卷编制等方面用处比较大。

财务报表综合分析方法主要有哪些?
答：财务报表综合分析的方法主要有比较分析法、因素分析法、方差最大化正交旋转、主成分分析、层次分析法、聚类分析法和因子分析法。1、比较分析法：这是财务报表分析中最基本的方法，指对两个或几个有关的可比数据进行对比，揭示财务指标的差异和变动关系。这种方法可以帮助分析人员了解公司财务状况的变化趋势，...

因子分析法和层次分析法哪个分析企业的商业模式更好?
答：因为分析法和层次分析法的话哪个分析企业的话那个商业模式更好，我觉得如果你要在聊着我觉得应该是层次分析法的话就可以干准确地分析的企业的。