因子分析

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希望大家帮我解决一个问题，因子分析要求数据满足正态性吗？我个人觉得需要满足，因为相关矩阵运算中，相关系数一般是采用的pearson积差相关系数算法，但是我也看到有帖子写的主成分分析对数据不要求正态分布，主成分分析和因子分析中主成分法应该是一样的吧？

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关键词：因子分析 pearson 主成分分析 相关系数 主成分法 正态分布 pearson

1.只有多元回归对数据有正态性要求。
2.相关性强造成多元回归中的多重共线性。
3.因子分析要求强相关性。
4.聚类要求弱相关性。


因子分析与主成分分析的异同点:
都对原始数据进行标准化处理; 都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响; 构造综合评价时所涉及的权数具有客观性; 在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量
公共因子比主成分更容易被解释; 因子分析的评价结果没有主成分分析准确; 因子分析比主成分分析的计算工作量大

主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。
主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；
因子分析：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。

希望能够帮助你

Mirror.. 发表于 2015-2-12 09:26
1.只有多元回归对数据有正态性要求。
2.相关性强造成多元回归中的多重共线性。
3.因子分析要求强相关性。 ...

谢谢哈