La diferencia entre el análisis de componentes principales y el análisis factorial
1. Propiedades diferentes
1. Propiedades del análisis de componentes principales: convertir un conjunto de variables posiblemente correlacionadas en un conjunto de variables linealmente no correlacionadas mediante transformación ortogonal.
2. Propiedades del método de análisis factorial: Estudiar las técnicas estadísticas para la extracción de factores únicos a partir de grupos de variables.
2. Diferentes aplicaciones
1. Aplicación del análisis de componentes principales: como demografía, geografía cuantitativa, simulación de dinámica molecular, modelado matemático, análisis matemático y otras disciplinas. Tiene aplicaciones y es un método de análisis multivariado comúnmente utilizado. ?
2. Aplicación del método de análisis factorial:
(1) Investigación sobre hábitos y actitudes del consumidor (Uamp; A)
(2) Imagen de marca y características Investigación
(3) Encuesta de calidad del servicio
(4) Test de personalidad
(5) Encuesta de imagen
(6) Mercado Segmentación Identificación
(7) Clasificación de clientes, productos y comportamientos
Información ampliada:
El principio del análisis de componentes principales es intentar recombinar las variables originales en un nuevo conjunto de Varias variables integrales que no tienen nada que ver entre sí y, al mismo tiempo, de acuerdo con las necesidades reales, intente tomar la menor cantidad posible de variables sumadas para reflejar la información de las variables originales.
Este método estadístico se llama análisis de componentes principales o análisis de componentes principales, que también es un método matemático que se ocupa de la reducción de dimensionalidad. El análisis de componentes principales (PCA) intenta reemplazar los indicadores originales con un nuevo conjunto de indicadores integrales no relacionados.
El análisis factorial es una herramienta poderosa en la investigación social, pero no puede determinar cuántos factores hay en un estudio. Cuando cambian las variables seleccionadas en el estudio, también cambia el número de factores. Además, la interpretación de lo que realmente significa cada factor no es absoluta.
Enciclopedia Baidu - Análisis de componentes principales
Enciclopedia Baidu - Análisis factorial