聚类分析的因子分析模型(因子分析模型方差解释度多少好?)

聚类分析的因子分析模型

因子分析模型（FA）
基本思想
因子分析模型
FA的基本思想
“因子分析”于1931年由Thurstone提出，概念起源于Pearson和Spearmen的统计分析
FA用少数几个因子来描述多个变量之间的关系，相关性较高的变量归于同一个因子；
FA利用潜在变量或本质因子（基本特征）去解释可观测变量
FA模型
X1=a11F1+a12F2+ …+a1pFp+v1
X2=a21F1+a22F2+ …+a2pFp+v2 X=AF+V
Xi=ai1F1+ai2F2+ …+aipFp+vi
Xm=ap1F1+ap2F2+ …+ampFm+vm
Xi — 第i个标准化变量
aip — 第i个变量对第p个公因子的标准回归系数
F — 公因子
Vi — 特殊因子
公因子模型
F1=W11X1+W12X2+ …+W1mXm
F2=W21X1+W22X2+ …+W2mXm
Fi=Wi1X1+Wi2X2+ …+WimXm
Fp=Wp1X1+Wp2X2+ …+WpmXm
Wi — 权重，因子得分系数
Fi — 第i个因子的估计值（因子得分）
有关统计量
Bartlett氏球体检验:各变量之间彼此独立
KMO值：FA合适性
因子负荷：相关系数
因子负荷矩阵
公因子方差（共同度）
特征值
方差百分比（方差贡献率）
累计方差贡献率
因子负荷图
碎石图
FA步骤
定义问题
检验FA *** 的适用性
确定因子分析 ***
因子旋转
解释因子
计算因子得分
注意事项
样本量不能太小
变量相关性
公因子有实际意义

因子分析模型方差解释度多少好？

因子分析目的在于信息浓缩，比如30个分析项提取成4个因子。每个因子都有方差解释率，方差解释率代表该因子对于30个分析项的信息提取程度，比如为0.234，则表示该因子提取出30个题项23.4%的信息量。总方差解释率是指4个因子总共提取的信息量，比如为0.645，代表4个因子提取出总共30个分析项64.5%的信息量，该指标越高越好，一般大于0.5即可

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菜鸟求助：在SPSS里是否做验证性因子分析

不能，因为验证性因子模型是结构方程模型的一种形式，只有结构方程相关软件可以进行验证性因子分析，你可以通常可用的软件包括lisrel、amos、mplus、eqs、r等

平行因子分析拆半检验不通过咋办

可以尝试重新检查数据质量、增加样本量、模型改进等 *** 。
1、重新检查数据质量：检查数据是否存在缺失值、异常值等问题，确保数据的质量。
2、增加样本量：增加样本量可以提高模型拟合程度，使结果更加可靠。
3、模型改进：对模型进行改进，例如增加、删除某些指标，调整因子数等，重新进行拆半检验。
平行因子分析拆半检验是一种用来评估平行因子分析模型稳定性、信度和有效性的 *** 。平行因子分析是一种应用于心理测量学和教育研究领域的因子分析 *** 。

探索因子分析后删除项目如何验证

探索因子分析后删除项目如何验证： 1. 在进行探索性因子分析的时候,量表条目最终能形成几个条目是未知的。 编制量表的流程一般是:构建条目池→专家咨询→项目分析(筛选条目),也就是在筛选
2. 当我们在使用验证性因子分析对量表的结构效度进行检验的时候,我们一般需要重新再次收集数据,我们根据实际的调查数据,将量表的条目与因子的关系固定,然后用数据来拟合
3. 总结来说就是,探索性因子分析是在探索模型结构,而验证性因子分着重在于验证模型结构。探索性因子分析常用在量表编制的项目分析中,而验证性因子分析是在成熟