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jettyjiang
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ryanhui123

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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。
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咩~咩~羊

以下就是7类方法:论文流程图1、归纳方法与演绎方法:可以把你要写的内容资料都查找一遍,然后进行归纳总结,这样比较清晰明了。门捷列夫使用归纳法,从元素周期律预言当时尚未发现的若干个元素的化学性质,使用的就是演绎法。2、分析方法与综合方法:分析就是把客观对象的整体分为各个部分、方面、特征和因素而加以认识。你的论文论点够不够符合论题,都需要分析好再去写。分析的任务不仅仅是把整体分解为它的组成部分,而且更重要的是透过现象,抓住本质,通过偶然性把握必然性。3、因果分析法:就是分析现象之间的因果关系,认识问题的产生原因和引起结果的辩证思维方法。使用这种方法一定要注意到真正的内因与结果,而不是似是而非的因果关系。4、比较分析法:比较分析法又称类推或类比法。它是对事物或者问题进行区分,你的论点不够突出的话,那么找一个拿来对比的因素,就会很突出的。5、定性分析法与定量分析法:就是通过确定事物的质的关系和数量关系以认识问题和分析问题的辩证思维方法。这个听起来比较难,多举几个例子就好了。6、观察法:观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表,用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象,从而获得资料的一种方法。7、文献研究法:文献研究法是根据一定的研究目的或课题,通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。

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温馨玫瑰

因子分析法属于实证研究法。实证是相对于理论而言的,凡是涉及到数据和统计分析的,都可以叫实证,而因子分析只是众多统计分析方法中的一个而已,自然就不是必须的了。都属于统计学科,或者计量经济学。都可以用各种统计软件实现,模糊层次分析法需要专门软件。隐性变量因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的,但又无法直接测量到的隐性变量 (latent variable, latent factor)。比如,如果要测量学生的学习积极性(motivation),课堂中的积极参与,作业完成情况,以及课外阅读时间可以用来反应积极性。而学习成绩可以用期中,期末成绩来反应。

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依然泛泛

因子分析法是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。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。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,如利用李克特量表取得的变量。每一个指标的集合(或一组相关联的指标)就是一个因子,指标概念等级得分就是因子得分。因子分析在市场调研中有着广泛的应用,主要包括:(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、产品和行为分类在实际应用中,通过因子得分可以得出不同因子的重要性指标,而管理者则可根据这些指标的重要性来决定首先要解决的市场问题或产品问题。

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