因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

因子分析的重点 1、什么是因子分析? 2、理解因子分析的基本思想 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、因子载荷变量共同度的统计意义 4、因子旋转的意义 5、结合SPSS软件进行案例分析

❖ 1、什么是因子分析？ ❖ 2、理解因子分析的基本思想 ❖ 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、 因子载荷变量共同度的统计意义 ❖ 4、因子旋转的意义 ❖ 5、结合SPSS软件进行案例分析

11.1主要功能 11.2实例操作 11.1主要功能 多元分析处理的是多指标的问题。由于指标太多,使得分析的复杂性增加。观察指标 的增加本来是为了使研究过程趋于完整,但反过来说,为使研究结果清晰明了而一味增加 观察指标又让人陷入混乱不清。由于在实际工作中,指标间经常具备一定的相关性,故人 们希望用较少的指标代替原来较多的指标,但依然能反映原有的全部信息,于是就产生了 主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法

一、聚类分析 二、主成分分析 三、因子分析

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

【教学目的】熟悉验证性因子分析方法；理解研究问题与统计分析方法的匹配，熟悉各类统计分析技术；理解理论构建中的中介效应和调节效应，掌握中介 和调节效应检验技术；理解结构方程模型及其适用条件，掌握结构方程模型研究方法。 【教学重点与难点】验证性因子分析；统计分析技术；中介和调节效应检验；

一 概论（1） 二 统计类系统分析（3） 系统预测：关联分析、回归分析、时间序列分析系统分类与因子分析：主成分分析、因子分析、聚类分析上机：SPSS 软件与应用

6.1衍射系统波前变换 6.2相位衍射元件一透镜和棱镜 6.3波前相因子分析法 6.4余弦光栅的衍射场 6.5夫琅禾费衍射实现屏函数的傅里叶变换 6.6超精细结构的衍射一一隐失波 6.7阿贝成像原理与空间滤波实验