主成分因子分析，

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于主成分因子分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍主成分因子分析的解答，让我们一起看看吧。

主成分分析方差是什么？

就是主成分分析中，主成分的方差越大，所含的信息越多。

主成分分析中，应该先进行标准化，根据标准化后的协差阵计算的特征值才是准确的，特征值就是主成分的方差。

有的时候就是有很多主成分的，你要分析的元素越多，主成分越多，主成分分析要求数据接近正态分布，不一定要严格的正态分布条件，一般来说样本量在100以上就基本符合条件，聚类分析对数据的要求是聚类的各组的组内方差较小，而组间方差较大，正常来说只要方法选择得当，这个要求会比较容易做到的。

主成分分析累计方差代表提取的主成分因子对原有变量的解释能力。主成分分析和因子分析中，累计方差解释率表示提取的主成分因子对原有变量的解释能力，累计方差解释率越大，则解释能力越强，越能体现原始变量的关键。

spss如何求主成分分析的成分系数怎么求？

用SPSS做主成分分析时，因为软件只有因子分析，所以对求出来的因子系数矩阵要进行计算得到相应的主成分系数。

具体步骤是用每一列的因子除以相对应的特征值的开方（在spss下的transform—computevariable进行计算就可以）。

求出主成分系数后，乘以标准化后的原始数据（spss中的描述性统计分析就可以做到），得到的就是主成分矩阵。至于你问的综合主成分计算，是最后一步了，用主成分矩阵乘以相应方差贡献率就是综合主成分值了。

你可能是把主成分分析和因子分析混淆了，因为只有因子分析才涉及到因子得分系数矩阵，不过其实很多人都会混了，因为两种方法实在是太像了，主成分可能用SPSS计算相对麻烦，因子分析还好。不过具体问题具体分析。

如果你会SAS那就方便多了，编程自己需要的程序，但是需要一定基础。

主成分分析和因子分析的区别？

主成分分析：将多个有一定相关性的指标进行线性组合，以最少的维度解释原数据中尽可能多的信息为目标进行降维，降维后的各变量间彼此线性无关。

因子分析是提取出反应原变量的一些共性因子，同时希望尽可能少的损失样本信息。

区别：

（1）因子分析需要构造因子模型，着重要求新变量具有实际的意义，能解释原始变量间的内在结构。

（2）主成分分析仅仅是变量变换，是原始变量的线性组合表示新的综合变量，强调新变量贡献了多大比例的方差，不关心新变量是否有明确的实际意义。

到此，以上就是小编对于主成分因子分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于主成分因子分析的3点解答对大家有用。