旋轉後的成分矩陣和因子載荷的區別？

1樓：理科達人

旋轉後的成分矩陣和因子載荷是因子分析中的兩個不同的概念。

成分矩陣是在進行因子分析後，將原始資料對映到因子空間後得到的係數矩陣，它反映了每個因子與原始變數之間的線性關係。成分矩陣可以用於解釋因子的含義，如哪些變數與某個因子密切相關。

而因子載荷是在因子分析中，用於描述每個因子閉答野與原始變數之間的關係強度，它反映了每個原始變數對於每個因子的貢獻大小。因子載荷通常是在因子分析的初始矩陣中得到的，而成分矩陣是在對初始矩陣進行旋轉後得到的。

因此，成轎喊分矩陣和因子載荷在因子分析中是兩個不同的概念，雖然它們都反映了舉顫原始變數和因子之間的關係，但是成分矩陣更多的用於解釋因子的含義，而因子載荷更多的用於描述變數與因子之間的關係強度。

2樓：辰辰

旋轉後的成分矩陣和因子載荷都是在進行因子分析時使用的概念。

在因子分析中，我們通常會對原始資料進行旋轉，以便更好地理解資料中的結構。旋轉可以通過改變因子載荷矩陣來實現，因子載荷矩陣用於描述原始變數旅叢與因子之間的關係。

旋轉後的成分矩陣是通過應用旋轉方法 (例如 varimax 或 promax 旋轉) 後得到的結果。旋轉後的成分矩陣是乙個經過調整的矩陣，它描述了旋轉後的因子如何與原始變數相關聯。旋轉後的成分矩陣是用於描述旋轉後的因子如何與原始變數相關聯的矩陣。

因子載荷是用於描述原始變數與因子之間的關係的矩陣。因子載荷矩陣通常是未經旋轉的，因此它描述了原始變數如何與未經旋皮孫轉的因子相關聯。

總而言之，旋轉後的成分矩陣描述的是旋轉後的因子與原始變數之間的關係，而因子載荷矩陣描述的拆握櫻是原始變數與未經旋轉的因子之間的關係。

如何根據旋轉後的因子載荷矩陣，得出主成分包含哪幾個原始因子？？請高手解救！！

3樓：乾萊資訊諮詢

ef-tu、ef-ts以及ef-g（其中ef-tu和ef-ts可以複合為ef-t）3個原始因子。基於主成分模型的主成分分析法、基於因子分析模型的主軸因子法、極大似然法、最小二乘法、a因子提取法、映像分析法。主成分分析法能夠為因子分析提供初始解，因子分析是主成分分析結果的延伸和拓展。

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4樓：

未旋轉的因子矩陣：不是說x7是最主要的因素，而是說x7與第1個成分的相關性最大，且為正相關。通過你這個因子矩陣表，很難將各個x進行分類，可以進行因子分析，得到旋轉後的因子矩陣。

旋轉後的因子矩陣：表中的資料是每個x在每個共同因素的因素負荷量..代表提取的主成分，一般而言是越排在前面，就越與第1個主成分相關，應歸納在第1個主成分中。

依次類推，可以將所有的x歸類到不同的主成分中。

5樓：網友

因子載荷矩陣裡，最左一列是專案（題目），最上一行是因子（主成份），下面就是各專案在各因子上的載荷，載荷按高到低排好序就可以看出各因子包括哪些專案。

6樓：網友

如前仁兄所言：根據各因子上的載荷，載荷按高到低排好序就可以看出各因子包括哪些專案，同時要稍微結合一下自己對主成分的分類，一同確定最好！！