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SPSSAU
公众号一文梳理
|探索性因子分析的六类应用
信息浓缩、综合评价、权重计算等
探索性因子分析作为多变量统计的核心工具，能有效挖掘数据潜在结构。本文将详解其六大应用场景，分别是
信息浓缩、综合评价、量表效度分析、因子权重计算、指标权重计算、共同方法偏差检验
：下面将介绍如何利用软件轻松完成探索性因子分析（下文简称“因子分析”）六类应用。
一、信息浓缩
使用因子分析进行信息浓缩，即将分析项浓缩成几个因子，使用这几个因子能够代表所有分析项的大部分信息，得到因子后可以进行后续如回归分析等。因子分析进行信息浓缩的步骤如下：
案例：欲探究我国
31个省份(不含港澳台
)铁路运输能力情况，收集到部分相关数据如下：
1、指标数据标准化处理
由于指标数据性质不同，具有不同的数量级和量纲，会导致分析结果不准确或产生误差。因此，因子分析通常需要
先对原始数据进行标准化处理
。SPSSAU
因子分析将自动进行标准化处理，无需手动处理。
标准化计算公式：
（X-Mean
）/ Std
SPSSAU
进行探索性因子分析软件操作如下图：
（1）在SPSSAU
分析页面左侧选择【探索性因子分析 ...