因子分析的应用前提
因子分析的主要目的是数据降维,如果原始变 量之间没有相关性,因子分析的意义不大。 判断原始变量之间是否有相关性。判断的方法 为Bartlett球形检验和KMO方法。
经验上,因子分析方法要求个案个数是变量个数的 10到25倍。如果个案个数相对于变量个数而言较少, 那么考虑用主成分法来替代。 建议如果变量中有分类变量,那么分类变量的可取 值个数要不小于5。
因子分析的应用前提
因子分析的主要目的是数据降维,如果原始变 量之间没有相关性,因子分析的意义不大。 判断原始变量之间是否有相关性。判断的方法 为Bartlett球形检验和KMO方法。
经验上,因子分析方法要求个案个数是变量个数的 10到25倍。如果个案个数相对于变量个数而言较少, 那么考虑用主成分法来替代。 建议如果变量中有分类变量,那么分类变量的可取 值个数要不小于5。
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