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题注:主成分分析分析与因子分析分析也有不同主成分分析仅仅是变量变换,而因子分析分析需要构造因子分析模型主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合變量,即主成分;因子分析分析:潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量因子分析分析与回归分析不同,因子分析分析中的因子分析是一个比较抽象的概念而回归因子分析有非常明确的实际意义!
你是否曾经遇到过以下问题:
(1)对因子分析分析非常囿用的软件包,FactoMineR包不仅提供了PCA和EFA方法还包含潜变量模型。FAiR包使用遗传算法来估计因子分析分析模型增强了模型参数估计能力,能够处悝不等式的约束条件;GPArotation包提供了许多因子分析旋转方法;nFactors包提供了用来判断因子分析数目方法。
先验知识的模型:先从一些先验知识开始比如变量背后有几个因子分析、变量在因子分析上的载荷是怎样的、因子分析间的相关性如何,然后通过收集数据检验这些先验知识这种方法称作验证性因子分析分析(CFA);做CFA的软件包:sem、openMx和lavaan等;ltm包可以用来拟合测验和问卷中各项目的潜变量模型。 |
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