因子分析
有可能用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标称为因子。
定义：因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的 大部分信息的统计学方法。
因子分析有下面4个基本步骤：
（1）确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析
最简单的方法就是计算变量之间的相关系数矩阵。如果相关系数矩阵在进行 统计检验中，大部分相关系数都小于0.3，并且未通过统计检验，那么这些变量就 不适合于进行因子分析。
（2）构造因子变量
基于主成分模型的主成分分析法和基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法、最小二乘法等。
（3）利用旋转使得因子变量更具有可解释性
主要是通过对载荷矩阵A的值进行分析，得到因子变量和原变量的关系，从而对新的因子变量进行命名。
（4）计算因子变量的得分
首先将因子变量表示为原有变量的线性组合，估计因子得分的方法有回归法、Bartlette 法、Anderson-Rubin法等。
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