¿Proceso de análisis factorial?

Pregunta 1: Pasos del análisis del análisis factorial Hay dos cuestiones centrales en el análisis factorial: una es cómo construir variables factoriales y la otra es cómo nombrar y explicar las variables factoriales. Por lo tanto, los pasos básicos y las soluciones del análisis factorial giran en torno a estos dos temas centrales. (1) El análisis factorial suele tener los siguientes cuatro pasos básicos: (1) Confirmar si las variables originales que se van a analizar son adecuadas para el análisis factorial. ⑵Variables constructoras. ⑶ Utilice el método de rotación para que las variables de los factores sean más fáciles de interpretar. (4) Calcular las puntuaciones de las variables factoriales. (2) Proceso de cálculo del análisis factorial: (1) Estandarizar los datos originales para eliminar diferencias en magnitud y dimensión de las variables. ⑵ Encuentre la matriz de correlación de datos estandarizados ⑶ Encuentre los valores propios y vectores propios de la matriz de correlación ⑷ Calcule la tasa de contribución de la varianza y la tasa de contribución de la varianza acumulada ⑸ Factores determinantes: sean F1, F2,..., Fp; factores, y actualmente hay m Cuando la cantidad total de información de datos contenida en los factores (es decir, su tasa de contribución acumulada) no es inferior a 80, los primeros m factores se pueden utilizar para reflejar los indicadores de evaluación originales (6); Rotación de factores: si los m factores obtenidos no se pueden determinar o su significado real no es obvio, entonces es necesario rotar los factores para obtener un significado práctico obvio. (7) Utilice la combinación lineal de los indicadores originales para calcular la puntuación de cada factor: utilice el método de estimación de regresión, el método de estimación de Bartlett o el método de estimación de Thomson para calcular la puntuación de cada factor. (8) La puntuación integral se pondera por la tasa de contribución de la varianza de cada factor, y la función del índice de evaluación integral se obtiene mediante la combinación lineal de cada factor. f =(w 1f 1 w2f 2 … WMFM)/(w 1 W2 … WM) donde wi es la tasa de contribución a la varianza de los factores antes y después de la rotación. ⑼ Clasificación de puntuación: la clasificación de puntuación se puede obtener mediante puntuaciones integrales. Cuando se utilizan técnicas de análisis estadístico multivariado para procesar datos y establecer modelos de macro o microsistemas, es necesario estudiar las siguientes cuestiones: simplificar la estructura del sistema y explorar el núcleo del sistema. Se pueden utilizar análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis de correspondencia y otros métodos para encontrar el mejor sub* * * valor de cada variable entre muchos factores. La información contenida en el sub* * * valor puede describir los resultados del sistema de múltiples variables y. cada variable El impacto de los factores en el sistema. "Mirar el bosque desde los árboles", captar la contradicción principal, captar los aspectos principales de la contradicción principal y descartar los factores secundarios puede simplificar la estructura del sistema y comprender el núcleo del sistema. ? Construya un modelo predictivo y realice control predictivo. En la investigación científica y la producción de ciencias naturales y ciencias sociales, el objetivo principal de aplicar la tecnología de análisis estadístico multivariado es explorar las leyes objetivas del movimiento del sistema multivariable y su relación con el entorno externo, y hacer predicciones para lograr un control óptimo. del sistema. En el análisis multivariado, se utilizan dos modelos para el control predictivo. Un tipo es el modelo de predicción, que generalmente utiliza técnicas de modelado como regresión lineal múltiple o análisis de regresión por pasos, análisis discriminante y análisis de regresión por pasos de doble detección. El otro es un modelo descriptivo, que suele utilizar técnicas de modelado de análisis de conglomerados. ? Realizar clasificación numérica y construir un modelo de clasificación. En el análisis de sistemas multivariables, a menudo es necesario agrupar cosas o fenómenos con propiedades de sistema similares en una categoría. Con el fin de conocer la relación y regularidad interna entre ellos. En el pasado, muchos estudios se basaban principalmente en el procesamiento cualitativo de un solo factor, de modo que los resultados del procesamiento no podían reflejar las características generales del sistema. Las técnicas de análisis de conglomerados y análisis discriminante se utilizan generalmente para clasificar valores y construir patrones de clasificación. Cómo elegir el método apropiado para resolver problemas prácticos requiere una consideración integral del problema. Un problema se puede analizar utilizando una variedad de métodos estadísticos. Por ejemplo, para establecer un modelo de predicción, primero puede determinar el modelo teórico y el diseño experimental de acuerdo con los principios biológicos y ecológicos relevantes; recopilar datos de prueba de acuerdo con los resultados de la prueba y luego usar métodos de análisis estadístico; análisis de correlación, análisis de regresión paso a paso, análisis de componentes principales, etc.) estudia la correlación entre variables, selecciona las mejores variables * * * construye un modelo de predicción sobre esta base y finalmente diagnostica y optimiza el modelo y lo aplica a la práctica de producción.

Pregunta 2: ¿Cuáles son los tres pasos del análisis factorial? El análisis de puestos es una tarea altamente técnica que requiere una preparación cuidadosa. Al mismo tiempo, se necesitan procedimientos operativos científicos y razonables que coincidan con las actividades de gestión de recursos humanos. (1) Etapa preparatoria 1: Conformar un equipo de análisis del trabajo. Los miembros del equipo suelen estar formados por analistas.

El llamado analista se refiere a una persona que tiene experiencia analítica y un concepto claro de la estructura organizacional y de las diversas tareas dentro de la organización. Una vez identificados los miembros del equipo, deles autoridad para llevar a cabo actividades de análisis para garantizar la coordinación y el buen progreso del trabajo de análisis. 2. Aclarar los objetivos y tareas generales del análisis de puestos. Con base en los objetivos y tareas generales, comprender inicialmente la situación actual de la empresa y dominar diversos datos e información. 3. Aclarar el propósito del análisis de puestos. Sólo con un propósito claro podemos determinar correctamente el alcance, el objeto y el contenido del análisis, estipular los métodos y métodos de análisis y determinar qué datos deben recopilarse, dónde recopilarlos y cómo recopilarlos. 4. Clarificar el objeto de análisis. Para garantizar la exactitud de los resultados del análisis, se deben seleccionar obras representativas y típicas. 5. Establecer una buena relación de trabajo. Para realizar un buen análisis del trabajo, los empleados deben estar preparados mentalmente y establecer relaciones de cooperación amistosas. (2) Durante la fase de investigación, el analista debe desarrollar un cronograma para el análisis del trabajo para garantizar que el trabajo pueda investigarse paso a paso. También recopile información relevante sobre el puesto. Esta etapa incluye lo siguiente: 1. Seleccionar fuentes de información. La información proviene principalmente de: los propios ejecutores del trabajo, supervisores de gestión, clientes, analistas, diccionarios de nombres profesionales y datos de análisis anteriores. 2. Elegir métodos y sistemas para recopilar información. Los analistas de trabajo utilizan de manera flexible métodos de recopilación de información y sistemas aplicables para analizar la información de acuerdo con las necesidades reales de la empresa. 3. Recopilar información relacionada con el puesto (3) Etapa de análisis El análisis de puesto es el proceso de revisar y analizar información relacionada con un determinado puesto en la empresa. Es decir, esta fase incluye tres actividades relacionadas: recopilación, revisión y análisis de información, que son las partes principales de todo el proceso de análisis de puestos. 1. El título del trabajo debe ser claro para que las personas puedan tener una comprensión general del contenido del trabajo cuando vean el título del trabajo. Si el trabajo ha tenido evaluaciones laborales completadas y tiene una calificación salarial fija, puede agregar esa calificación al nombre. 2. El número de empleados debe registrar el número y el sexo de los empleados que desempeñan el mismo trabajo. 3. Unidad de trabajo La unidad de trabajo representa la unidad donde se ubica el trabajo y su relación de arriba hacia abajo, es decir, la ubicación organizacional del trabajo. 4. Responsabilidades Las denominadas responsabilidades se refieren a la autoridad y alcance de las responsabilidades de este puesto de trabajo, las cuales incluyen principalmente los siguientes aspectos: 5. Conocimiento del trabajo El conocimiento del trabajo es el conocimiento práctico que un trabajador debe tener para realizar un trabajo con éxito. Estos conocimientos deben incluir los conocimientos necesarios para desempeñar sus funciones después del nombramiento, así como los conocimientos que ya se poseían antes del nombramiento. 6. Requisitos intelectuales Los requisitos intelectuales se refieren a la inteligencia requerida durante el proceso de implementación, incluido el juicio, la toma de decisiones, la vigilancia, la iniciativa, la positividad, la reacción y la adaptación.

Pregunta 3: ¿Cómo utilizar SPSS para el análisis factorial? ¿Cuáles son los pasos específicos? Simplemente mueva todas las variables que requieren análisis factorial al cuadro de diálogo Análisis factorial y seleccione Punto de rotación ortogonal Aceptar.

Pregunta 4: Los pasos de prueba del análisis factorial confirmatorio a menudo utilizan modelos de ecuaciones estructurales para las pruebas. En la investigación científica real, el proceso de análisis factorial confirmatorio es también el proceso de prueba del modelo de medición. Existen muchos software estadísticos que pueden modelar y ajustar modelos econométricos y ecuaciones estructurales que incluyen relaciones entre factores, como LISREL, AMOS, EQS, MPLUS, etc. El más utilizado es LISREL. LISREL tiene tres lenguajes de programación: PRELIS se utiliza para el procesamiento de datos u operaciones simples, como realizar algunos análisis de regresión y calcular la matriz de covarianza de una muestra; LISREL es un lenguaje de programación matricial que utiliza matrices para definir la relación entre los elementos de medición y los componentes. y luego utilizar un método de estimación (como la estimación de máxima verosimilitud) para ajustar el modelo. SIMPLIS es un lenguaje de programación de ecuaciones estructurales simplificado adecuado para investigadores del comportamiento. En términos generales, los investigadores primero deben establecer un modelo de medición a través de SIMPLIS y luego realizar el ajuste. Dependiendo de los resultados del ajuste, puede ser necesario ajustar el modelo de medición, descartar los elementos de medición de mala calidad y luego ajustar hasta que el ajuste del modelo sea aceptable.

Pregunta 5: Análisis factorial En el análisis estadístico, cómo determinar la tasa de contribución acumulada del número de factores, parcelas de grava, raíces características, etc.

Pregunta 6: ¿Cómo interpretar los resultados del análisis factorial? El método y proceso de los resultados del análisis factorial son los siguientes:

1. Extracción y rotación de factores

(1) Antes de determinar el propósito del análisis factorial, ejecute el programa e interprete el resultado. .

Un uso común del análisis factorial es definir un conjunto de dimensiones (factores) en una medida básica existente. Por ejemplo, supongamos que desea definir los factores subyacentes determinados por las respuestas a un cuestionario diseñado para medir las actitudes políticas de una persona. Sus suposiciones pueden ser factores subyacentes que ayuden a moldear las actitudes hacia la política y la política.

(2) Verifique el resultado de la extracción de factores. La extracción de factores es la primera etapa del análisis de dos factores y el segundo factor es la rotación. La extracción ayuda a identificar los factores subyacentes. Mediante inspección, se divide el resultado en dos partes: los valores propios iniciales y el diagrama de pedregal. Los valores propios miden la varianza de un conjunto particular de factores para explicar la métrica. Una pauta útil es utilizar factores con valores propios mayores que 1.

(3) Muestre gráficamente su atención al diagrama de pedregal y a los tamaños relativos de un par de valores propios. Mantenga los valores propios de la parte del gráfico que decrece bruscamente para todos los factores. Supongamos que en este ejemplo tiene una gráfica de tres valores propios y todos son mayores que 1. Esto significa que tienes tres factores.

(4) Gira para extraer tres factores y tres elementos. Tener en cuenta el cálculo de las operaciones de rotación las hace más significativas. Su software estadístico o guía de estadísticas le proporcionarán una guía paso a paso sobre cómo realizar la rotación de factores. Los factores en la operación de rotación producirán resultados adicionales.

2. Análisis de factores estructurales

(1) Verificar los factores de la matriz de salida de la pieza rotada relacionados con el patrón. Esta matriz mostrará las puntuaciones correlacionadas o cargas factoriales, así como los factores subyacentes entre cada variable. Los ítems con cargas factoriales altas, entre 0,300 y 1,00 (por ejemplo, crecientes o decrecientes) se asocian con el factor correspondiente.

(2) Mide y determina tus tres factores, cada factor está correlacionado positivamente. Es posible que encuentre algunos proyectos porque todos los factores se pueden eliminar con una carga baja.

(3) Basado en tres factores con alta carga factorial, nombre o etiqueta, contenido de cada artículo.

El objetivo principal del análisis factorial es describir algunas de las variables ocultas más básicas ocultas en un conjunto de variables medidas, pero que no se pueden medir directamente. Por ejemplo, para medir el entusiasmo por el aprendizaje de los estudiantes, se pueden utilizar la participación activa en clase, la realización de tareas y el tiempo de lectura extracurricular para reflejar el entusiasmo. El rendimiento académico se puede reflejar a través de las calificaciones intermedias y finales.

Pregunta 7: ¿Cómo agrupar los factores que han sido analizados factorialmente? El proceso general es el siguiente:

1. Después del análisis factorial, se pueden marcar varios factores especiales según las puntuaciones.

2 Después de seleccionar K-medias o agrupamiento jerárquico; a los factores obtenidos previamente, extraiga sus propiedades especiales y luego nombre varias categorías obtenidas después del análisis de conglomerados.

Apóyame~

Caso de análisis factorial de MATLAB problemático, programa principal jaja. Esto es perfecto. Puedo

Cuando me dedicaba a la modelización matemática, muchos de los temas que abordaba eran análisis de datos, y el análisis de estudios de mercado era uno de ellos.

Las herramientas de análisis más básicas son SPSS y SAS, ambas herramientas estadísticas de uso común.

Qué tipo de análisis se debe realizar, simplemente use sus funciones. El más utilizado es el análisis de regresión. Si no sabe cómo utilizar este software, también puedo analizarlo por usted y enviarle los datos del análisis.

También puedes ir a Baidu y buscar "cuestionario spss" o "encuesta de mercado spss". Puedes analizar muchos de estos ejemplos siguiéndolos.

Primero déjame enviarte algo de información:

Aplicación de SPSS en el análisis estadístico de estudios de mercado

SPSS es el "Paquete Estadístico para Ciencias Sociales (Ciencias)" es un software de aplicación de procesamiento de datos informáticos integrado y uno de los tres programas estadísticos más populares del mundo. No solo aplicable a las ciencias sociales, sino también aplicable al análisis estadístico en diversos campos de las ciencias naturales. Aplicarlo al proceso de análisis estadístico de la investigación de mercado permite a los investigadores recopilar y analizar objetivamente datos de investigación relevantes haciendo preguntas sistemáticamente a la audiencia, describiendo, explicando o prediciendo así el fenómeno del contenido de la encuesta y sus factores relacionados.

En estos aspectos, la aplicación de la tecnología SPSS brinda soporte y garantía para el análisis cuantitativo en la investigación empírica de investigación de mercado. En particular, su facilidad de uso, fácil de aprender y sus potentes funciones no pueden ser reemplazadas por otros métodos.

1. Características básicas de SPSS

En la investigación empírica de la aplicación de cuestionarios a estudios de mercado, habrá una gran cantidad de datos de prueba que requerirán análisis estadístico y las características de SPSS. La tecnología es adecuada para este estudio empírico. Tiene las siguientes características en la aplicación de estadísticas de estudios de mercado:

1. Fácil de usar y aprender. SPSS utiliza una interfaz intuitiva o interfaz visual, que puede completar el trabajo sin programación, lo que mejora en gran medida la eficiencia del trabajo. Además, SPSS también tiene un potente sistema de explicación auxiliar que puede ayudar a los usuarios a aprender más rápido;

2. Potentes funciones tabulares y gráficas. SPSS puede mostrar claramente los resultados del análisis del usuario y proporcionar 16 tablas. Además, también cuenta con funciones de análisis gráfico de alto nivel que pueden brindar una variedad de cuadros estadísticos útiles. Se pueden generar gráficos de resultados estadísticos automáticamente como parte del análisis, o se pueden dibujar y analizar gráficos independientemente del proceso estadístico.

3. La función de análisis en profundidad de los datos. Además de la estadística descriptiva y la estadística inferencial, también incluye los procedimientos estadísticos modernos más populares en el análisis básico y comúnmente utilizados en la investigación de mercados, como el análisis de tablas de contingencia, el análisis de componentes principales, el análisis factorial, el análisis discriminante y de cluster, etc.

2. Modelo de aplicación de SPSS en estudios de mercado y análisis estadístico

De acuerdo con las características anteriores de la tecnología SPSS y las necesidades del análisis estadístico de estudios de mercado, la aplicación de SPSS en estudios de mercado investigación empírica Los modos se pueden dividir en los siguientes tipos:

1. Modo de aplicación de descripción estadística

El modo de aplicación de descripción estadística se refiere al uso de funciones estadísticas de SPSS en el proceso de Investigación de mercado y análisis estadístico. Analizar, sintetizar, resumir, tabular y trazar grandes cantidades de datos recopilados. En términos generales, la descripción estadística se divide principalmente en tres aspectos: ① descripción de datos transversales univariados; ② descripción estadística de números relativos; ③ descripción de datos transversales binarios; Los cinco procedimientos más utilizados para el análisis descriptivo en SPSS se concentran en el menú DescriptiveStatistics, a saber: procedimiento de descripción de frecuencia; procedimiento de exploración de tablas cruzadas;

El modo de aplicación de la descripción estadística no sólo permite a los investigadores comprender la esencia de las cosas, sino que sus estadísticas son la base para la inferencia y la estadística de las cosas.

2. Modo de aplicación de las pruebas de hipótesis

En la investigación de mercados, normalmente nos centramos en algunas características y patrones de distribución de la población, mientras que las encuestas por cuestionario sólo pueden examinar una parte de la población o una parte de la misma. muestra . La inferencia estadística y las pruebas de hipótesis utilizan muestras para hacer inferencias sobre la población. Básicamente, utiliza la teoría de la probabilidad para inferir la distribución de probabilidad o las características numéricas de la variable aleatoria general, como el valor esperado, la varianza, etc., y realizar estimaciones y juicios con cierto grado de credibilidad.

3. Modelo de aplicación del análisis de escala

El mundo objetivo es un todo unificado con conexiones universales, y existen interdependencias y etapas entre las cosas. >; gt