为什么要进行因子分析？

Question

如题所述

Answer 1

1. KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是评估样本数据是否适合进行因子分析的一个统计量。
2. 通常，KMO值越高，表明数据越适合进行因子分析。一般认为，KMO值达到0.9以上表示非常适合因子分析；在0.8到0.9之间表示很适合；0.7到0.8之间表示适合；0.6到0.7之间表示尚可；0.5到0.6之间表示较差；而0.5以下则建议放弃因子分析。
3. 在实际操作中，如果KMO值在0.6左右，尽管可能仍可进行因子分析，但分析结果可能不够理想。例如，如果在进行因子分析时，得到的KMO值约为0.7，且没有低于0.65，这通常不会被视为不合格，但需视具体情况而定。
4. 主成分分析（PCA）与因子分析有一定的联系，主成分分析是因子分析的一种特殊情况。在主成分分析中，当几个主成分的特征值之和占总方差的80%以上时，可以认为这些主成分能够解释大部分的数据变异。
5. 因子分析则不预先设定主因子，完全基于数据自身结构进行分析。与主成分分析相比，因子分析通常能提供更具解释性的结果。例如，对于同一组数据和问题，因子分析可能会揭示出不同的因子结构，从而提供更深入的理解。