因素分析（因素分析法应用时应该注意的问题有）

今天给大家分享一些关于因子分析的问题(应用因子分析时需要注意的问题)。以下是这个问题的总结。让我们来看看。

因素分析是什么意思

要素分析

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因素分析是由C. Spearman于1904年创立的，是在心理学领域发展起来的一种多元分析方法。

中文名:因子分析

Mbth:因子分析

创始人:斯皮尔曼

成立于1904年。

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简介

1.它是一种多元统计方法，用于测量心理学家假设的结构或个体的潜在特征。如果用了几个测试，但实际测到的只有几个公因子，那么就可以通过因子分析了解问题了。

2.因素分析因素分析是由C. Spearman于1904年创立的，并作为一种多元分析方法在心理学领域得到发展。他认为，一种现象与其说是由潜在因素所主导，不如说是由干扰这种现象的变量的数量所主导。如果没有外在的标准，就只能根据观察到的数据去探究它的因素。广义上还可以包括主成分分析和分组分析。因子分析与主成分分析非常相似，因为线性函数是通过分解相关的行和列获得的。如果假设它可以是误差项的特殊因子，则相关行和列的对角线元素小于1.0。有一种观点认为，围绕这个推论，数学中存在很多问题，主成分分析的方法无可非议。在生物社会学、人类生理学、数量分类学和育种学的领先城市已经采用。

卡特尔的因素分析

在一些最重要的方面，只要我们理解了因素分析方法，我们就能理解卡特尔的人格理论。因此，我们将从因素分析的基本方面来讨论他的人格理论。

因素分析的事实是相关性的概念。当两个事物同时发生变化时，它们被认为是相关的或相互关联的。比如身高和体重是相关的，因为其中一个增加，另一个也会增加。两个变量同时变化的趋势越强，它们之间的相关性就越大。两个变量之间关系的强度在数学上用相关系数来表示。相关系数可以在+1.00到-1.00之间变化。相关系数+1.00代表两个变量完全正相关；准确地说，当一个变量的测量值增加时，另一个变量的测量值也增加，后者的增加与前者的增加之间存在纯线性关系。相关系数-1.00表示两个变量完全负相关；准确地说，当一个变量的测量值增大时，另一个变量的测量值减小。同样，后者的减少与前者的增加之间也存在纯粹的线性关系。相关系数为+0.80，说明两个变量之间存在高度的正相关，但并不完全相关。也就是说，两个变量之间有变化的趋势，但它们的变化之间并不存在纯线性关系，用一个二次函数或二次函数来描述。相关系数为-0.56，说明两个变量之间存在中度的反比关系，也可以用二次函数或多元函数来描述。

研究计划

卡特尔的研究程序是以尽可能多的形式衡量大量的个人。比如他记录了各种人的日常行为，比如他遇到了多少意外，参加了多少社团，有多少社会关系等等。他把这样收集的数据称为L-data，L代表“生活记录”。他给受试者一些问卷，让他们根据纸上的各种特征给自己打分。他把这种方法收集的信息称为Q-data，Q代表问卷。最后，他用他认为是客观的测试来诱导受试者回答，然后对答案进行分析。比如受试者进行单词联想测试时，实验者每说一个单词，就要用一个单词来回答。这项技术收集的信息被他称为T-data。t代表测试。

什么是因素分析法？

问题1:什么是因子分析？

问题2:因子分析是什么意思？

因子分析是一种统计分析方法，用于确定一个经济现象受多种因素影响的总变化中各种因素的影响方向和程度。因子分析既可以综合分析各种因素对某一经济指标的影响，也可以独立分析某一因素对某一经济指标的影响，在财务分析中应用广泛。

因素分析的前提是在有产品关系的指标体系中进行。

因子分析的主要功能

因子分析是定量研究各种因素在现象动态变化中的影响程度。因素分析主要是利用指标体系分析各种因素在社会经济现象变化中的影响程度。

因子分析主要分析以下两个问题。

1)运用综合指标体系，分析各种因素对社会经济现象总指标变化的影响。

2)运用编制综合指数的方法和原理，通过平均指数的指标体系，分析各种因素对社会经济现象总体平均指数变化的影响。

常用的因子分析方法主要有以下几种:

1.相关因素分析。

其特点是不依赖于数值模型，而是通过相关因素的性质来表现其量变与所研究现象变化之间的影响和制约关系，本质上是一种经验方法。

2.指标体系及其因子分析。

三个或三个以上经济上相关且数字相等的指标称为指标体系。利用指标体系来确定各种影响因素对一种经济现象总体变化的方向和程度的影响，这就是因素分析，主要包括以下几种类型:

(1)总指数变动的双因素分析。

如工业产值指数=产品产量指数*出厂价格指数。

工业总产值增长=因产量变动增加的产值+因价格变动增加的产值。

销售收入指数=销售量指数*销售价格指数

销售收入增长=因销售变动增加的销售额+因销售价格变动增加的销售额。

在分析一个因素的变化时，固定另一个因素，分别分析两个因素。

(2)总指数变化的多因素分析。

在编制多因素指标体系时，经常采用由指标原理导出的链式替代法。操作过程如下:第一步，将影响一项经济指标的所有因素按照其逻辑关系，并考虑计算的实际经济意义，进行合理排序。即数量指标排在第一位，质量指标排在最后，相邻两个要素指标相乘或相除有实际经济意义(等于新指标)。第二步，在分析某个因素的变化对总的变化方向的影响时，假设只有这个因素变化，其他因素不变，直到分析最后一个因素。

(3)平均指数的因子分析。

在统计分组的情况下，加权算术平均受两个因素的制约，一个是各组标记值(或组平均值)的影响，另一个是各组人口数和单位数在人口中所占比例的影响，即整体结构的影响。这种关系如下:

平均指数指数=固定成分指数*结构影响指数。

(每组数值的变化)(每组单位数的变化)

利用上述指标体系，借鉴“固定一个因素，只观察另一个因素的变化”的思路，分析这两个因素对平均指数变化的影响。

指数因子分析可以广泛应用于不同空地区，包括不同国家、地区、不同单位之间的比较。它可以应用于实际与计划的比较，也可以扩展到相对指标的变化分析。

3.附加因素分析法

在社会经济现象中，有些现象是整体中各种成分(或成分)变化的结果。比如工业总产值的变化是轻工业和重工业共同变化的结果。可见，加性因素是指现象变化是所有成分变化的总和，其分析方法是利用比重法和差值法来衡量所有成分的变化。对现象整体变化的影响程度或紧张程度。

比重法是根据某一因素在基数中所占的比重和该因素报告期与基期的相对偏差来确定某一因素变化对总现象变化的影响程度。

差额法是指将报告期某一因素的绝对差额与基期的绝对差额的偏差和基数进行比较，以确定某一因素的变动对现象总量变动的影响程度。

计算贡献率是因子分析的重要内容，不能遵循日常生活中对“贡献”的理解。贡献率的因素分析中有一个特定的含义，是指由于某一因素的影响而引起的总的变化和增长的比例。有时候贡献率会为负，这叫负贡献。

使用因子分析法的一般程序

1.确定要分析的指标；

2.确定影响指数的因素及其与指数的关系；

3.计算确定各因素的影响程度和影响量。

运用因子分析法应注意的问题

1.注意因素分解的相关性；

2.要素替代的顺序；

3.序贯替代的串行性，即在计算每一个因素变化时，都是基于之前的计算，通过串行比较来确定因素变化的影响结果；

4.计算结果的假设，串行代入法计算的各种因素的影响数会因代入计算的顺序不同而不同，即计算结果只是某个假设下的结果。因此，财务分析师在应用这种方法时，要注意使这种假设合乎逻辑，具有实际的经济意义，使计算结果的假设不会妨碍分析的有效性。

因素分析法 是怎么解释的

1.因素分析。也称实证分析，是一种定性分析方法。这种方法主要是指在选择价值工程对象应考虑的各种因素以及分析人员的知识和经验的基础上，通过集体研究来确定选择的对象。这种方法简单，要求价值工程师熟悉产品，经验丰富，适用于研究对象差异较大或时间较短的情况。缺点是没有定量分析，主观影响大。

2.因子分析是利用统计指标体系分析现象总变化中各因子影响程度的统计分析方法，包括序列替代法、差异分析法和指标分解法。因子分析是现代统计学中一种重要而实用的方法，是多元统计分析的一个分支。利用这种方法，研究者可以将一组反映事物性质、状态和特征的变量简化为少数几个能够反映事物内在联系、决定事物本质特征的因素。

因素分析法步骤及公式都有什么

因子分析是一种定性分析方法。这种方法主要是指在选择价值工程对象应考虑的各种因素以及分析人员的知识和经验的基础上，通过集体研究来确定选择的对象。因子分析法的计算过程可以用下面的公式表示:

设一个经济指标n由A、B、c三个因素组成，在分析中，如果将实际指标与计划指标进行比较，则计划指标与实际指标的计算公式如下:

规划指标N0=A0×B0×C0

实际指数N1=A1×B1×C1

分析对象是N1和N0的区别。

用因子分析法确定各因子变化对指标n的影响程度时，各计划指标、实际指标和替代指标的计算公式如下:

规划指标N0 = A0× B0× C0-(1)

第一次替换N2 = a1×B0×C0-(2)

第二次代入n3 = a1×B1×c0-(3)

实际指数N1 = A1× B1× C1-(4)

每个因子变化对指数n的影响计算如下:

因为因子A的变化=(2)-(1)=N2-N0。

因为因子b的变化=(3)-(2)=N3-N2。

因为因子c的变化=(4)-(3)=N1-N3。

以上三项之和，即各种因素对指标n的影响程度，应等于分析对象。

因素分析法

因素分析。也称实证分析，是一种定性分析方法。

这种方法主要是指在选择价值工程对象应考虑的各种因素以及分析人员的知识和经验的基础上，通过集体研究来确定选择的对象。这种方法简单，要求价值工程师熟悉产品，经验丰富，适用于研究对象差异较大或时间较短的情况。缺点是没有定量分析，主观影响大。

用因子分析法分析问题；

第一步，找出影响事情的因素。我们不可能找出所有的影响因素，但我们应该尽力找出所有重要的和相对重要的因素。比如乒乓球的旋转是一个很重要的克敌制胜的技术，那么影响乒乓球旋转强度的因素有哪些？包括挥杆速度、球的流畅度、球拍的摩擦力、球与球拍的接触时间、空气体的气流、湿度等等。

第二步，区分哪些因素重要，哪些更重要，哪些不太重要。比如，在影响乒乓球旋转力量的诸多因素中，最重要的因素是挥拍速度、球拍的摩擦力、球与球拍的接触位置，其次是空气体的气流和湿度，其他的介于两者之间。

第三步，在重要的和相对重要的因素中，判断哪些因素是可以改变的，哪些是不可以改变的。例如，在上面的例子中，球的平滑度通常是恒定的，而其他因素是可以改变的。

第四步，采取措施改变那些重要的、相对重要的可以改变的因素。比如可以提高挥杆速度，选择摩擦系数高的球拍，用球拍下部触球，增加球与球拍的接触时间，调整球与球拍的接触角，加强球的旋转。当我们改变几个因素时，一定要注意它们之间的相互作用，利用协同作用，注意防止或调节拮抗作用。

什么是因素分析法？进行分析时的程序如何？

因子分析法是利用统计指标体系分析各种因素在现象总变化中的影响程度的统计分析方法，包括序列替代法、差异分析法、指标分解法和定基替代法。\\x0d\\x0a换句话说，一个指标是由多个指标计算出来的。要知道是哪些指标引起了这个指标的变化，可以用因子分析。因子分析可以让分析师准确地找出各个因素对整体指数的影响程度。\\x0d\\x0a说明了串行替换法的使用:\\x0d\\x0a一个财务指标与相关因素的关系由以下公式组成:实际指标:Po = Ao× Bo× Co标准指标:PS = as× bs× cs实际与标准的总差为PO-PS，P G的总差受A、B、C三个因素及其各自的影响。\\x0d\\x0aB因子变化；ao×bo×Cs-ao×bs×Cs；\\x0d\\x0aC: Ao×Bo×Co-Ao×Bo×Cs .

以上是因子分析的介绍以及在应用中应该注意的问题。不知道你有没有从中找到你需要的信息？如果你想了解更多这方面的内容，记得关注这个网站。

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