因子分析法和主成分分析法的区别与联系是什么？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
因子分析法和主成分分析法的区别与联系是什么？
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极速赛车/北京赛车复的影响 构造（zào）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[拼音：fēn幸运飞艇]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《繁澳门金沙：線》性组合表示新的综合变量，即主成分；
因子娱乐城分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性《读：xìng》组合表示原始变量。
探索性因素分析和验证性因素分析的区别？
探索性因子分析（EFA）与验证性因子分析（CFA），二者的区别在于，验证性因子分析(CFA)用于验证对应关系，探索性因子分析(EFA)用于探索因子与测量项(量表题项)之间的对应关系。如果是成熟的量表，研究者可同时使用验证性因子分析CFA，和探索性因子分析(简称因子分析，EFA)验证量表的效度。如果量表的权威性较弱，通常使用探索性因子分析(EFA)进行探索因子，或者效度检验分析。两种方法均可在spssau中操作分析，结合智能分析建议更便于理解。
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