因素分析
因素分析法
因素分析法因素分析法（factor analysis）是一种经典的多变量统计分析方法，旨在识别多个变量之间的潜在结构，从而简化数据分析的过程，减少数据维度。
因素分析法在社会科学、生物统计学、管理学等领域被广泛应用。
一、因素分析法的基本原理因素分析法的基本原理是将多个变量（如特征、指标等）转化为少数几个共同因素（factors）所解释。
这些共同因素可以解释原始数据的大部分方差。
在原始数据中，每个变量可以被看作是多个因素的线性组合。
共同因素是数据的潜在结构，可以更好地解释原始数据的本质。
因素分析法主要分为探索性因素分析（exploratory factor analysis）和确认性因素分析（confirmatory factor analysis）两种。
探索性因素分析是一种无监督学习的方法，可以帮助用户发现数据中的共同因素。
而确认性因素分析则需要进行假设检验来验证事先设定的共同因素是否合理。
探索性因素分析的具体步骤如下：1. 确定因子数。
通常可以通过选择每个因子所解释的方差百分比来确定因子数。
例如，当前三个因子可以解释总方差的60%时，我们可以选择三个因子来解释原始数据。
2. 确定因素旋转方法。
旋转方法可以保证因素间彼此独立，且每个因子更容易解释。
在因素旋转方法方面，比较经典的有正交旋转和斜交旋转。
正交旋转（例如varimax旋转）可以保证因子之间没有相关性，因此它更适合解释要素之间明确不相关的情况。
而斜交旋转（例如promax旋转）允许因子之间有相关性，因此对于与解释有关联的要素，它可能是更好的选择。
3. 计算因子得分。
因子得分是根据原始变量计算出的每个因子的数值。
得分可以通过因子负荷（factor loadings）计算得出，即每个变量与每个因子之间的关系。
因子负荷可以理解为一个指标表征变量与共同因素之间的相关性，即指标越高，变量与共同因素之间的相关性越大，这个指标越能代表这个共同因素。
二、因素分析法的应用因素分析法的应用非常广泛，在统计分析中占据很重要的地位。
因素分析法
因素分析法（Factor Analysis Approach），又称指数因素分析法，是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法、定基替代法。
因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。
使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。
因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。
其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。
2应用编辑是通过分析期货商品的供求状况及其影响因素，来解释和预测期货价格变化趋势的方法。
期货交易是以现货交易为基础的。
期货价格与现货价格之间有着十分紧密的联系。
商品供求状况及影响其供求的众多因素对现货市场商品价格产生重要影响，因而也必然会对期货价格重要影响。
所以，通过分析商品供求状况及其影响因素的变化，可以帮助期货交易者预测和把握商品期货价格变化的基本趋势。
在现实市场中，期货价格不仅受商品供求状况的影响，而且还受其他许多非供求因素的影响。
这些非供求因素包括：金融货币因素，政治因素、政策因素、投机因素、心理预期等。
因此，期货价格走势基本因素分析需要综合地考虑这些因素的影响。
商品供求状况对商品期货价格具有重要的影响。
基本因素分析法主要分析的就是供求关系。
商品供求状况的变化与价格的变动是互相影响、互相制约的。
商品价格与供给成反比，供给增加，价格下降；供给减少，价格上升。
商品价格与需求成正比，需求增加，价格上升；需求减少，价格下降。
在其他因素不变的条件下，供给和需求的任何变化，都可能影响商品价格变化，一方面，商品价格的变化受供给和需求变动的影响；另一方面，商品价格的变化又反过来对供给和需求产生影响：价格上升，供给增加，需求减少；价格下降，供给减少，需求增加。
第五章因素分析法
因素分析法： 因素分析法：常见的因素分析法有连环替代法和 差异分析法两种。 差异分析法两种。 连环替代法、 连环替代法、差额分析法是因素分析法的基本形 式，它是将财务指标按其构成和不同的分析目标， 它是将财务指标按其构成和不同的分析目标， 将各个因素标准值连锁地用分析值来替代， 将各个因素标准值连锁地用分析值来替代，计算 出各因素变动对整个财务指标影响程度的方法。 出各因素变动对整个财务指标影响程度的方法。
例题
• 某公司本期生产甲产品200件，实际耗用人工 8000小时，实际工资总额80000元，平均每小 时工资10元。假设标准工资率9元，单位产品 10 9 的工时消耗标准为28小时，请分析人工成本差 异。
例题
• 某物流企业的物流成本计算采用标准成本计算系统， 假设A产品有关的成本资料如下表： • 该企业本月生产A产品2450件，消耗原材料25500kg,实 际单价2. 95元/kg。实际耗用工时9750小时，人工工资 40000元。试分析A产品的成本差异。 标准价格 标准数 量 直接材料 直接人工 单位产品标 准成本 3元/kg 4元/h 4h/件 标准成本 （元/件） 16 46
10kg/件 30
• 解：（1）直接材料成本差异=数量差异+价格差异 • =（实际数量-标准数量）*标准价格+实 际数量（实际价格-标准价格） • =（25500-2450×10）×3+25500（2.95-3） • =3000-1275=1725元 • （2）直接人工成本差异=工时差异+工资率差异 • =（实际工时-标准工时）×标准工资率+实 际工时（实际工资率-标准工资率） • =（9750-2450*4）*4+9750（40000/9750-4） • =-200+1000=800元 • （3）总成本差异=实际成本-标准成本= （25500*2.95+40000）-46*2450 • =2525=（1725+800）元 • 即：A产品总成本差异为2525元，直接材料产生的成本 差异为1725元，直接人工产生的成本差异为800元。
因素分析
因素分析因素分析是一种常用的统计方法，用于探究多个变量之间的关系以及对某一现象的影响程度。
在社会科学研究、市场调查和心理学等领域，因素分析被广泛应用于数据分析。
因素分析的基本思想是将一组相关的变量转化为少数几个不相关的综合变量，以此来减少数据的复杂性，并寻找潜在的共同因素。
通过分析这些共同因素，我们可以更好地理解研究对象，并得出有关其表现、特征以及影响因素的结论。
因素分析通常包括两个步骤：因子提取和因子旋转。
在因子提取阶段，我们根据某些预先设定的准则（如特征值、方差贡献率等）选择一些因子，这些因子是可以解释原始变量的大部分方差的综合变量。
在因子旋转阶段，我们通过变换原始因子，使得因子之间的关系更加简洁和易于解释。
因素分析的结果可以用因子载荷矩阵来表示。
因子载荷矩阵显示了每个因子与原始变量之间的相关性。
通过观察因子载荷矩阵，我们可以判断每个因子对于原始变量的解释程度，以及原始变量与因子之间的关系如何。
因素分析可以帮助我们识别和理解变量之间的潜在关系，从而揭示出一些隐藏的因素和规律。
例如，在市场调查中，因素分析可以帮助我们确定用户对产品的评价维度，进而改善产品的设计和营销策略。
在心理学研究中，因素分析可以帮助我们了解人类行为和态度背后的驱动因素，并为制定干预措施提供依据。
然而，需要注意的是，因素分析并不是一种万能的分析方法。
在应用因素分析时，我们需要充分了解研究对象和数据的特点，并正确选择合适的分析方法和工具。
此外，因素分析的结果往往需要结合实际情况进行解释和判断，而不能完全依赖于统计指标和计算结果。
总之，因素分析是一种强大的数据分析方法，可以帮助我们揭示变量之间的关系和潜在因素。
通过深入分析因子载荷矩阵，我们可以获得对研究对象的深入认识，并为后续研究和实践提供指导。
尽管因素分析有其局限性，但只要我们正确应用和解释其结果，它将成为我们研究和决策的有力工具。
因素分析法
因素分析法因素分析法。
又称经验分析法，是一种定性分析方法。
该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。
该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。
因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。
因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。
使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。
连环替代它是将分析指标分解为各个可以计量的因素，并根据各个因素之间的依存关系，顺次用各因素的比较值(通常即实际值)替代基准值(通常为标准值或计划值)，据以测定各因素对分析指标的影响。
例如，设某一分析指标M是由相互联系的A、B、C三个因素相乘得到，报告期(实际)指标和基期(计划)指标为:报告期(实际)指标M1=A1 * B1 * C1基期(计划)指标 M0=A0 * B0 * C0在测定各因素变动指标对指标R影响程度时可按顺序进行:基期(计划)指标M0=A0 * B0 * C0 (1)第一次替代 A1 * B0 * C0 (2)第二次替代 A1 * B1 * C0 (3)第三次替代 A1 * B1 * C1 (4)分析如下:(2)-(1)→A变动对M的影响。
(3)-(2)→B变动对M的影响。
(4)-(3)→C变动对M的影响。
把各因素变动综合起来，总影响:△M = M1 - M0=(4)-(3)+(3)-(2)+(2)-(1)差额分析它是连环替代法的一种简化形式，是利用各个因素的比较值与基准值之间的差额，来计算各因素对分析指标的影响。
例如，某一个财务指标及有关因素的关系由如下式子构成:实际指标:Po=Ao×Bo×Co;标准指标:Ps=As×Bs×Cs;实际与标准的总差异为Po-Ps,Po-Ps 这一总差异同时受到A、B、C三个因素的影响，它们各自的影响程度可分别由以下式子计算求得:A因素变动的影响:(Ao-As)×Bs×Cs;B因素变动的影响;Ao×(Bo-Bs)×Cs;C因素变动的影响:Ao×Bo×(Co-Cs)。
因素分析法
因素分析法因素分析法（Factor Analysis）是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系，揭示潜在的影响因素。
这种方法基于隐变量模型，通过统计数据降维和数据描述，帮助我们理解数据背后的结构和关联。
因素分析法最初由心理学家斯皮尔曼（C. Charles Spearman）于1904年提出，旨在研究智力的因素结构。
随后，这种方法被逐渐应用于其他学科领域，如经济学、社会学、市场研究等。
在实践中，因素分析法被广泛用于数据挖掘、模式识别、变量选择和数据降维等领域。
因素分析法的基本原理是假设多个观测变量与少数几个潜在因素相关联，且这些潜在因素无法直接观测到。
通过因素分析，我们可以发现这些潜在因素，从而帮助我们理解变量之间的关系。
一般来说，因素分析法包括两个步骤：因子提取和因子旋转。
因子提取是指从观测变量中提取出少数几个解释变量的因子。
常用的因子提取方法有主成分分析法（Principal Component Analysis）和主因子分析法（Principal Factor Analysis）。
主成分分析法将变量与因子之间的关系表示为线性组合，将原始变量转化为几个无关的主成分，保留了原始数据的总方差的大部分信息。
主因子分析法在主成分分析的基础上，进一步提取出与原始变量更相关的因子，以更好地解释变量之间的关系。
因子旋转是指调整因子所带的权重，使得因子之间的相关性更小，更容易解释。
常用的因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转。
正交旋转方法（如Varimax旋转）使得因子之间没有相关性，从而更容易解释各个因子的特征。
斜交旋转方法（如Oblique旋转）允许因子之间存在相关性，适用于因子之间存在关联的情况。
因素分析法的应用范围广泛，涵盖了许多领域。
在社会科学研究中，因素分析法可以用于研究心理学测试中的潜在因素，如人格特征、态度、价值观等。
在市场研究中，因素分析法可以用于揭示消费者行为背后的因素，如购买决策、品牌选择等。
因素分析法公式
因素分析法公式因素分析法（factor analysis）是一种统计分析方法，它可以将多个变量或能够测量的指标归纳为少数因素，以便分析因素之间的关系，是社会科学研究中经常用来检验和比较研究者对问题的理解情况。
一、因素分析法简介：1. 定义：因素分析法（Factor Analysis，FA）是一种可以对变量间的关系进行分析的统计学方法，它可以解释变量的潜在关系，或分解复杂的变量模式，以便了解变量之间的关系。
2. 目的：通过将多个变量或指标归纳为更少的因素的过程，因素分析法将有助于更好地理解变量间的关系，从而更有效地进行研究。
二、因素分析法公式：1. 因素分析方程：因素分析方程可以表示为：$X = \Lambda F + E，其中，$（1）$X$ 是一个 $n$ x $p$ 维的数据矩阵，表示 $n$ 个被观测到的样本，每个样本有 $p$ 个变量；（2）$\Lambda$ 是一个 $p$ x $k$ 维的因式矩阵，$k$ 代表潜在因子数；（3）$F$ 是一个 $k$ x $n$ 维的因子矩阵，每行代表一个潜在因子的水平；（4）$E$ 是一个 $p$ x $n$ 维的误差项矩阵。
2. 因素分析公式：因素分析公式可以表示为：$F_{ij}=\sum_{i} c_{ik}\Lambda_{jk} + \sum_{k}d_{jk}e_{ik}$其中，$F_{ij}$ 表示样本 $i$ 对于第 $j$ 个潜在因子的响应情况；$\Lambda_{jk}$ 表示第 $j$ 个潜在因子的潜在贡献；$c_{ik}$表示样本$i$ 对于第 $k$ 个因素的响应情况；$e_{ik}$表示与第 $j$ 个因素无关的噪声项；而 $d_{jk}$ 则表示第 $k$ 个因素的方差。
三、因素分析法的优势：1. 提供原始数据的概括和抽象：使用因素分析法可以对原始数据进行抽象以便节省大量时间，空间和精力。
2. 有助于发现潜在因素：利用因素分析法可以获得有价值的潜在因素，这些因素可以用于研究相关问题。
财务报表分析——因素分析
财务报表分析——因素分析财务报表是反映企业经营状况和财务状况的重要工具，它包括资产负债表、利润表和现金流量表。
通过对财务报表的分析，可以帮助投资者、企业管理者等了解企业的经营状况，并作出相应的决策。
其中，因素分析是一种常用的财务报表分析方法之一，通过对财务指标间的相关性进行分析，筛选出影响企业经营和财务状况的关键因素，为决策者提供参考依据。
财务报表中的因素分析可以分为两个层面，即内部因素分析和外部因素分析。
内部因素分析主要关注企业自身的经营状况和财务状况，如资产负债表中的资产负债比例、利润表中的毛利率和净利润率等指标。
通过对这些指标的分析，可以了解企业的经营能力和盈利能力，及时发现问题并采取相应的改进措施。
外部因素分析主要关注企业所处的行业环境和市场环境，如行业平均指标和市场前景等。
通过对这些因素的分析，可以了解企业所处的行业竞争力和市场发展潜力，为企业的经营决策提供参考。
在因素分析的过程中，有几个关键的步骤是需要注意的。
首先，需要对财务报表进行整理和分类，将相关的指标归类到一起。
然后，对各指标之间的相关性进行分析，可以使用相关系数或回归分析等方法进行计算。
通过分析相关性，可以找出影响企业经营和财务状况的关键因素。
接下来，需要对这些关键因素进行排序和权重分配，找出对企业最为重要的因素。
最后，根据因素分析的结果，可以给出相应的建议和改进措施，帮助企业提升经营和财务状况。
对于企业来说，因素分析是一项复杂的任务，需要充分了解财务报表的基本知识和相关的分析方法。
同时，还需要具备一定的分析和判断能力，能够准确地评估各种因素对企业的影响程度。
此外，还需要考虑到宏观经济环境和行业竞争状况等外在因素的影响，从而得出更为准确的结论和建议。
最后，因素分析是一种有益的工具，可以帮助企业管理者和投资者了解企业的经营和财务状况，制定相应的决策。
然而，我们也要认识到因素分析并非万能的，仅凭因素分析的结果进行决策是存在风险的，还需要综合考虑其他因素的影响。
因素分析法
使用方法
连环替代 差额分析
指标分解 定基替代
它是将分析指标分解为各个可以计量的因素，并根据各个因素之间的依存关系，顺次用各因素的比较值（通 常即实际值）替代基准值（通常为标准值或计划值），据以测定各因素对分析指标的影响。
例如，设某一分析指标M是由相互的A、B、C三个因素相乘得到，报告期（实际）指标和基期（计划）指标为： 报告期（实际）指标M1=A1 B1 C1 基期（计划）指标 M0=A0 B0 C0 在测定各因素变动指标对指标R影响程度时可按顺序进行： 基期（计划）指标M0=A0 B0 C0……（1） 第一次替代 A1 B0 C0……（2） 第二次替代 A1 B1 C0……（3） 第三次替代 A1 B1 C1……（4） 分析如下： （2）-（1）→A变动对M的影响。
评价
从前文对因素分析法的概念及其在人格测量和智力测量中应用的论述可以看出，因素分析法对整个心理学领 域的贡献是巨大的，但学术界对它仍持有不同看法。那么，究竟应怎样对因素分析法进行客观的评价呢？因素分 析法具有以下优点：
第一，因素分析法是一种客观的、科学程度较高的数学推理方法。这种方法使心理学研究者有可能从纯粹的 思辨领域中走出来，将自己的理论和研究建立在比较牢固、扎实的数学基础上，从而摆脱了心理学理论界长期存 在的“仁者见仁，智者见智”，众说纷纭，无一定界定标准的混乱局面。马克思说，一门科学只有当它达到了能 够运用数学工具的时候，才能说它真正发展了。采用这种较为科学的数学方法建立心理学理论，编制心理测量表 无疑是心理科学所取得的一个长足的进步。
注意事项
1、注意因素分解的关联性；
2、因素替代的顺序性；
3、顺序替代的连环性，即计算每一个因素变动时，都是在前一次计算的基础上进行，并采用连环比较的方法 确定因素变化影响结果；
影响因素分析汇总
影响因素分析汇总(一）1.影响太阳辐射强弱的因素:①太阳高度角(纬度决定) ②大气状况(天气、气候)③海拔高低（主要是大气密度）2.影响气温高低的因素：①纬度位置（太阳辐射）②地形地势（海拔闭塞背风坡迎风坡对气流阻隔）③大气环流④海陆位置及海陆分布（海洋性大陆性）⑤洋流⑥下垫面热容量，反射率等（植被状况）3.影响降水多少的因素：①大气环流（气压带、风带；季风环流；大气活动中心）②地形（迎风坡背风坡气流阻隔）③海陆位置（离海远近离岸风、向岸风）④洋流4.影响气压大小的因素：①地势（海拔）→气压随高度增加而降低②气温→同一高度气温高气压低5.影响气候的因素：①纬度位置（太阳辐射）②大气环境（降水）③下垫面（海陆位置，地形，洋流，地表状况等）④人类活动（影响小气候和全球变暖）6地表形态的影响因素：①内力作用：地震，火山，变质作用②外力作用：风化，侵蚀，搬运，沉积，固结成岩7.影响海水温度的因素：①太阳辐射（热量收支）←纬度②洋流③陆地气候10.影响水资源多少的因素：①降水量、蒸发量（河川径流量大小）②水循环活跃程度11.影响渔场形成因素：①大陆架：海水深浅及获得阳光多少②径流：营养物质多少③纬度：温带水域④洋流：寒暖流交汇或上升流12.影响降水形成的因素：①有充足水汽、有凝结核、有上升气流②大气环流③地形④洋流13.影响暴雨形成的因素：①源源不断水汽供应②强烈上升气流③形成降水的天气系统持续时间长14.影响地震烈度的影响因素：①地震本身的震级和震源深度②地表状况（震中距大小）③地质构造情况（断层发育）④地面建筑物抗震程度15.农业发展的区位因素：①自然条件：气候、地形、水源、土壤②社会经济因素：市场、劳动力、交通、政策、科技、农业机械16.乳畜业发展的区位条件：①自然：气候适宜种植牧草和饲料作物②市场：城市众多，人口密集，市场需求大③交通：交通便利④科技：先进的科技17.工业发展的区位因素：①原料，动力（燃料）②土地、水源③劳动力④市场⑤交通运输⑥农业基础、技术⑦政府政策18.新兴工业，高技术产业发展区位因素：①地理置优越②环境优美与气候宜人③科技基础④教育和劳动力素质水平⑤交通运输⑥地价、地租高低19.古代中低纬度河流冲积平原区城市兴起的区位因素：①气候：气候温暖湿润②地形：地形平坦③水源：灌溉水源充足④土壤：土壤深厚肥沃，导致灌溉农业发达，提供农副产品多20.城市的区位因素：（Ⅰ）自然因素：①气候②地形③水源（Ⅱ）社会经济因素：①资源②交通（港口城市、交通、枢纽、运河城市）③政治④宗教⑤旅游⑥科技⑦军事⑧经济状况：工农业发达、人口众多影响因素分析汇总(二）(21.交通运输方式选择的影响因素：①货物性质②货物数量③时效性④运价⑤运距22.修建公路、铁路等交通线的区位因素：（Ⅰ）自然因素①地形地貌（以平原为主，少高山、沙漠、峡谷、陡坡等）②地质状况（冻土，喀斯特地貌，地壳活动）③水文状况（河流、湖泊、沼泽）④气候：温暖湿润，少暴雨，洪涝等气象灾害（Ⅱ）社会经济因素①沿线经济状况②沿线地区资源分布状况③沿线人口状况（民族分布）④城市分布状况⑤科技水平是基础23.影响交通线弯曲变线的因素：①可能要求通过更多城市、矿产、旅游等资源丰富地区②促进更多地区资源的开发③带动更多城区经济发展，增加运输量④避开不利自然条件⑤利用原有铁路公路运输建筑物资24.影响内河运输发展的因素：①内河运输优点②水系特点（干、支流）③水文特点（流速、流量变化）④是否有运河与天然航道联系⑤运输方式是否构成综合运输网⑥是否具有市场、经济效益（流域人口稠密，资源丰富，工农业发达，运输量大）25.影响港口建设的区位条件（Ⅰ）水域条件：①临海或临河，提供航行停泊条件②港阔、水深、避风、不冻、海岸线曲折（Ⅱ）陆域条件：自然条件：①地形平坦便于筑港社会经济条件：①经济腹地广，经济腹地经济发达②城市依托③交通条件便捷④港口自身基础设施建设好⑤特殊政策（自由港，自由贸易区）26.影响汽车站的区位因素：①市中心边缘地区地价较低，土地租金低，且场地较大②与市内干道系统有便利、直接的联系③有便捷的外界交通联系27.影响飞机场的区位因素：（Ⅰ）自然因素：①地形开阔平坦②坡度适当，利于排水③有坚实的地质基础，保证飞机起落平稳④雾低云少，能见度好⑤跑道平行于风向修建，便于飞机逆风升降（Ⅱ）社会经济因素：①城市经济状况②离城稍远，地价低③与城市有便捷的其它交通联系，便于客、货聚散④远离居民区，减少对城市和居民区的噪音污染⑤附近不能大量养鸟⑥不能有高层建筑⑦不能有干扰飞机升落的通讯设备28.影响商业中心形成的区位因素①供给条件（离经济发达地区近，接近商品来源区）②市场条件（商品的销售、服务）③位置及腹地条件④交通条件（海、陆、空三位一体）⑤人们的消费能力⑥服务质量⑦商业活动基础设施29.影响环境问题产生的因素①人口压力②资源的不合理利用A.从环境中获取物质，能量的速度超过环境再生资源速度B.向环境中排放弃废物的速度超过环境口净能力和承载能力③片面追求经济增长30.影响地区经济发展水平和速度的因素（Ⅰ）自然因素：①气候及自然资源②地形地势③地理位置（Ⅱ）社会经济因素：①经济基础、开发历史②民族心理与思维观念③产业结构④城镇化水平⑤生产力水平⑥政策影响⑦国际化和利用外资的程度⑧科技实力31.水土流失的影响因素（Ⅰ）自然因素①地貌：沟谷发育，地表崎岖破碎，坡度大②气候：集中性降水且多为暴雨③土壤：疏松，易被侵蚀④植被：稀少，覆盖率差，地表失去植被保护⑤河流：河网密布、水系发育，河流侵蚀切割作用强（Ⅱ）人为因素①毁林开荒，破坏植被②不合理的耕作制度③乱开矿，地表破坏32.泥石流形成的影响因素（Ⅰ）自然因素①地形：山高谷深，地势陡峭的沟谷，容易使流水快速汇集②地质：地质构造复杂，断层褶皱发育，构造运动强烈，地表岩石破碎③气候：出现暴雨或高山冰雪融水④植被：植被破坏严重（Ⅱ）人为因素①不合理的采石开矿，弃土弃渣大量堆积谷中②工程建设破坏山坡表层③植被破坏，山坡失去植被保护33.滑坡形成的影响因素（Ⅰ）自然因素①山区，地形起伏大②断层发育③多暴雨（Ⅱ）人为因素①大型工程建设不当（如：水库）②开挖边沟，边坡34.荒漠化的形成影响因素（Ⅰ）自然因素①气温日较差大，光照强，风化作用强，地表多疏松的沙质沉积物②大风日数多而集中③气候干旱，降水少，地表干燥④植被覆盖率低，地表缺乏植被保护（Ⅱ）人为因素①过度樵采②过度农垦③过度放牧④水资源利用不当⑤工矿交通建设中不注意环保35.长江洪水产生的影响因素（Ⅰ）自然因素①长江流经地区大部份为湿润地区，流域面积广、支流多、干流汛期长、水量大，洪水均由暴雨产生（气候、水文特征、水系特征）②有些年份，流域内普降暴雨，上游川江河段，北面汉江水系，南面洞庭湖水系同时来水，多股洪水汇合，出现特大洪水（Ⅱ）人为因素①植被：过度砍伐，陡坡开荒。
【因素分析法及其意义分析】因素分析法公式
【因素分析法及其意义分析】因素分析法公式一、因素分析法概述(一)定义因素分析法是强调从解剖、研究形成外国教育制度和教育实际的各种因素入手,进而揭示不同国家或地区教育发展的共同性、差异性以及一般规律与趋势的一种方法。
萨德勒在他的著名演说《我们从对别国教育制度研究中究竟能学到什么有价值的东西?》中,认为“学校之外的事情甚至比学校内部的事情更重要”,强调关注教育制度之外的社会文化和民族特性,认为“以一种正确的精神和严谨的治学态度研究国外教育制度的作用,其实际价值就在于,它将促使我们更好地研究和理解我们自己的教育制度。
”康德尔继承并发展了萨德勒的思想,认为“教育的比较研究必须建立在对学校所反映的社会和政治理想的分析之上”,“因为学校在传递与发展中集中体现了这些理想,为了理解、体会和评价一个国家教育制度的真正意义,有必要了解该国的历史与传统,统治其社会组织的力量与态度,决定其发展的政治与经济条件。
”汉斯的观点深受萨德勒和康德尔的影响,进一步发展了因素分析法的理论。
他认为应以历史的方法对形成各国教育制度的因素进行分析,并推导出了一个更为具体和合理的因素分析结构。
萨德勒、康德尔等只是强调影响教育的外部因素,而施奈德认为也应重视内部因素。
他认为只有强调内外两种因素的相互作用,才能正确解释和评价影响教育的各种因素和力量。
(二)历史法与因素法的关系历史法强调一国的历史传统和民族特性等对教育的决定性作用,指在系统地、客观地搜集资料和证据,通过整理、分析和评价,来重现历史事件并进行分析,从而得到结论。
在萨德勒的理论中,已经体现出了不能孤立地研究教育,但对于影响教育制度的无形的精神和文化的力量没有给出明确的说明。
康德尔继承发展了萨德勒的思想,并提出要用历史法来分析那些形成教育的无形的、难以捉摸的精神和文化力量。
汉斯则更加提高了一个高度,在提倡因素分析法的同时,也提倡历史法。
他认为,国家可以强制推行政策、法律,但它不可能阻止历史发展中形成的民族文化。
因素分析法
因素分析法概述因素分析法（Factor Analysis）是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们确定一组潜在因素（latent factors），这些潜在因素可以解释观察到的数据中的共同变异。
因素分析法是一种非常重要的多变量分析方法，在社会科学、心理学、市场研究等领域被广泛应用。
应用场景因素分析法常被用于以下几个方面：1.降维：当我们面对大量观察变量时，可以使用因素分析法将这些变量归纳为少数几个因素，从而降低数据的维度。
2.变量筛选：我们可以使用因素分析法来确定哪些变量对于解释数据变异的贡献较大，从而选择出最相关的变量。
3.数据压缩：在某些情况下，我们希望将大量信号压缩到少数几个潜在因素中，以减少存储和计算成本。
4.假设检验：因素分析法可以帮助我们验证某些假设，在探索数据中隐藏的因素结构时提供支持或反对。
5.变量解释：因素分析法可以帮助我们解释观察变量之间的复杂关系，找出其中的一些共同因素。
基本原理共同度在因素分析中，共同度（communality）是指观察变量与潜在变量之间的相关性的平方，表示观察变量中可以被潜在变量解释的方差部分。
通过计算每个观察变量的共同度，我们可以确定每个变量对潜在因素的贡献程度。
因子载荷因子载荷（factor loading）衡量了观察变量与潜在因素之间的关系强度。
一个观察变量可以与多个潜在因素相关，每个潜在因素对应一个因子载荷。
通过因子载荷，我们可以了解观察变量与每个潜在因素之间的关系。
提取因子提取因子是指通过运用数学算法从观察数据中发现潜在因素。
通常使用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）或极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）进行因子提取。
因子旋转因子旋转是指将提取到的因子进行旋转，使得每个因子对应的因子载荷更加清晰可解释。
常用的因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转。
利用SPSS进行因素分析
——在Coefficient Display Format(系数显示格式)栏中选
择Sorted by size（依据因素负荷量排序）项；
——在Coefficient Display Format(系数显示格式)
勾选“Suppress absolute values less than”，其后空
格内的数字不用修改，默认为0.1。
-. 19 4
. 28 7
A6
. 87 4
-. 20 6
. 24 5
A7
. 82 3
. 47 4
-. 12 9
A9
. 81 3
. 40 1
-. 37 7
A 10
. 75 3
. 49 5
-. 35 8
A2
-. 57 4
. 60 5
. 20 6
A3
-. 16 4
. 63 3
. 68 7
Ex traction Method: Principa l Co mponent A na lys is.
5
4
5
4
4
4
3
5
2
2
13
3
5
5
2
2
2
1
3
1
1
14
5
3
4
3
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2
5
2
2
15
4
5
5
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2
16
4
4
4
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3
5
1
4
1
1
17
5
4
4
因素分析法先后顺序
因素分析法先后顺序因素分析法先后顺序有关高考作文的题目，一般会有三种情况，一是直接给出题目要求写成记叙文，二是给出材料，让考生写议论文，三是要求学生自己拟定题目。
一、直接给出题目要求写成记叙文解答这道作文题，可以采用的方法是“因素分析法”。
也就是我们常说的，先确定几个基本要素，比如人物、时间、地点、事件等，然后把它们全部或部分地找出来，并结合题目，按照基本要素列提纲或小标题的方法去写作文。
如下面的这道作文题：请以“因为……，所以……”为题，写一篇600字左右的文章。
这里有两处因素需要考虑： 1、因为-----所以------ 2、由于-----因此------ 再来看第二个例子：“你是家中的掌上明珠，爸妈的心头肉，亲戚朋友的开心果……”你从这句话中选择一个最能体现自己特点的词语，把它写在自己的“名片”上。
这里涉及到两个因素，即“人物”和“身份”。
既然是“名片”，那么“姓名”是最重要的。
下面，我们先来分析这个词语，并把它拟在题目下面：请根据上面所给的两个因素，自拟一个名片，把它印在名片上，并将“名片”的内容在“名片”上进行分类。
“因素分析法”，就是把题目所给的条件，加以分析归类，然后综合起来考虑，准确确立写作的角度，这样才能迅速而又准确地表达主题，充分表达思想感情。
“因素分析法”适用于给材料作文。
二、给出材料，让考生写议论文“因素分析法”，不但适用于给材料作文，还适用于不给材料的其他命题作文。
譬如下面的这道作文题：“假如我当了环保局长”。
给定材料中，有一段是这样说的：美国的宇航员阿姆斯特朗在月球上留下了一句名言：“这里的土壤十分肥沃，如果我们留下脚印，万一将来我们人类的某个成员到这里来时，看到这些脚印，他肯定会感到吃惊的。
”宇航员的名言引发了人们对环境问题的思索。
请你结合材料，联系实际，自拟题目，写一篇不少于600字的议论文或记叙文。
这里就出现了两个要素：“脚印”和“名言”。
请结合题目和所给的材料，自拟题目，联系实际，写一篇不少于600字的议论文或记叙文。
因素的分析等于因果的分析
因素的分析等于因果的分析1：因素分析含义因子分析是一种基于相关性对众多数据进行降维(即简化)的数据处理方法，其目的是在众多数据后挖掘出某种结构。
因子分析分为探索性因子分析和验证性因子分析，笔者将重点介绍探索性因子分析。
探索性因子分析是指:根据样本数据，按照变量之间的相关性对变量进行分组。
每组中的变量之间有很高的相关性，这意味着这些变量背后有共同的约束。
用这些公因子代替原来众多变量的过程。
2：因素分析的条件(1)所有变量必须是连续变量，序列变量和类别变量不允许进行因子分析。
(2)样本量有一定的规模。
实际上，因子分析所需的样本数量并没有绝对的标准。
但是现在有两个观点我比较认同:•多数学者认为，受试样本数要比量表题项数多（如一个量表有20个题项，则在因素分析时，样本数要>=20。
）•学者Gorsuch（1983）提出，题项与受试者的比例最好为1:5；受试总样本数不得少于100人，若研究主要目的为找出变量群中涵括何种因素，则样本数要尽量大。
（3）变量间的相关程度。
因素分析要求变量间有适当的相关性，若相关程度太高，可能会发生多重共线性问题；若相关程度太低（一般绝对值<0.3）可能不存在公共因子，则不适合进行因素分析。
在SPSS中，可用球形检验与KMO检验来验证。
•巴特莱特球形检验（Bartlett-test of sphericity），若其统计量较大且P值<0.05，则可以进行因素分析。
•KMO取样适合度检验：3：筛选题项如果项目之间存在明显的相关性，则因子分析将被构造成有意义的内容。
如果一个变量与其他变量相关性较低，可以考虑在下一步中淘汰一个变量，但实际上是否淘汰，也要考虑变量的共性和因素的负载。
如果将原始数据作为因子分析的数据，计算机会自动将其转换成相关矩阵后再进行因子分析。
4：确定公共因子的数量（1）Kaiser's准则，选取特征值大于1的，这也是SPSS 默认标准。
特征值反映了原始变量的总方差在各公共因子上重新分配的结果。
因素分析的名词解释
因素分析的名词解释因素分析是一种常用的统计分析方法，用于简化并识别一组变量之间的关系，从而找出隐藏在数据背后的重要因素。
它是一种无监督学习的方法，适用于多个学科领域中的数据探索和数据降维。
在因素分析中，我们将观察到的一组变量定义为原始变量，这些原始变量可能在一定程度上相关联。
通过因素分析，我们可以将这些原始变量转化为一组无相关结构的新的综合变量，称为因子。
这些因子是我们通过对原始变量进行线性变换所得到的，每个因子代表一种潜在的共同特征。
通过将原始变量进行降维，我们可以更好地理解和解释数据，并识别出数据中的主要因素。
在因素分析的过程中，首先需要进行数据准备工作。
这包括数据收集、数据清洗和数据标准化等步骤。
接下来，通过计算协方差矩阵或相关矩阵，我们可以了解原始变量之间的线性关系。
然后，我们需要确定因子的数量。
常用的方法是根据变量的方差解释率，选取方差解释率超过一定阈值的主成分作为因子。
根据选取的主成分，我们可以估计每个因子的负荷量，即该因子对原始变量的解释程度。
在因子提取的过程中，主成分分析是一种常用的方法。
它通过对协方差矩阵进行特征值分解，找到一组能够解释原始变量方差最大的主成分。
这些主成分可以看作是原始变量中共性方差的高阶线性组合。
另外一种常用的因子提取方法是最大似然估计法，它假设原始变量服从多元正态分布，通过最大化似然函数，估计出最合适的因子模型。
在因子旋转的过程中，我们可以通过旋转因子的方式，使得每个因子与尽量少的原始变量相关，从而增强因子的解释性。
常用的因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转。
正交旋转方法如方差最大旋转和极简结构旋转，使得每个因子之间保持正交关系，即无相关性。
斜交旋转方法如极斜旋转和直线拟合旋转，在保持因子之间相对相关性的基础上，最大程度地减小因子与原始变量之间的共同方差。
通过因子分析，我们可以得到一系列重要的结果。
首先，我们可以得到每个因子的负荷量矩阵，该矩阵可以衡量每个因子对每个原始变量的影响程度。
因素分析的特征
因素分析的特征
因素分析的特征包括：
1. 数据降维：因素分析可以将多个原始变量转化为较少的潜在因素，从而实现数据降维的目的。
2. 变量相关性分析：通过因素分析，可以揭示变量之间的相关性结构，即哪些变量是共同受到某个或某些因素的影响。
3. 可解释性分析：因素分析是一种无监督学习方法，可以帮助理解数据背后的潜在结构和规律，提供对数据的解释和理解。
4. 可视化分析：通过对因素分析结果的可视化，可以在二维或三维空间中展示变量之间的关系，更直观地展现数据的特征。
5. 模型选择：因素分析可以选择合适的模型，包括主成分分析、最大似然估计等，用于解释数据的特征。
6. 预测模型：基于因素分析的结果，可以构建预测模型，用于预测未知数据的值或分类。
7. 特征提取：因素分析可以提取出具有代表性的特征，用于后续的数据分析和
建模。
8. 数据处理：因素分析可以用于数据清洗和处理，对于存在缺失值或离群值的数据，可以通过因素分析进行填充或修正。
因素分析时代的名词解释
因素分析时代的名词解释近年来，随着科技和数据的快速发展，因素分析成为了一个备受关注的研究领域。
在这个被称为“因素分析时代”的时代背景下，让我们一起探索一下与因素分析相关的一些重要名词的含义和应用。
一、因素分析因素分析是一种统计学方法，旨在确定隐藏在一组观察变量之间的共同因素。
通过降维和提取数据的重要信息，因素分析可以帮助研究人员简化复杂的数据结构，发现变量之间的潜在关联，并识别出重要的影响因素。
因素分析在市场调查、心理学、经济学等领域得到了广泛应用，为我们理解现象的本质提供了重要的支持。
二、主成分分析主成分分析是因素分析的一种常用方法，用于找到能够解释观察变量之间最大方差的线性组合。
通过将原始数据转化为一组无关的主成分，主成分分析能够简化数据结构，提取出最为重要的信息。
主成分分析主要用于降维和数据压缩，可以帮助我们从庞大的数据集中找到关键的指标，进而进行更深入的分析。
三、因子载荷因子载荷是指观察变量与相应因子之间的相关性。
在因素分析中，每个观察变量与每个因子之间都存在一个因子载荷。
因子载荷的绝对值表示了观察变量对该因子的贡献程度，越高表示该变量与因子之间的相关性越密切。
通过分析因子载荷，我们可以了解到各个因子对观察变量的解释能力，进而帮助我们理解变量之间的关系以及其对整体模型的重要性。
四、公因子与独因子在因素分析中，我们将共同引起各个观察变量变化的因素称为公因子，而与其他变量无关的特定原因称为独因子。
公因子可以被多个观察变量共同解释和表示，体现了变量之间的潜在关联。
而独因子则是无法通过公共因素来解释的，代表了每个变量的特定特征。
通过分析公因子和独因子，我们可以更好地理解变量之间的相互作用和独特性。
五、方差解释率方差解释率是指模型中各个因子对总方差的解释程度。
通过分析各个因子对总方差的贡献，我们可以了解到模型中每个因子的重要性。
方差解释率越高，表示模型中的因子能够更好地解释原始数据的变异性，具有更高的解释能力。
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检验相关系数是否适当地方法：
Bartlett’s test of sphericity（球形检验）:
某一群项目（变量）两两之间的相关显著，显示可能存
在一个共同因素。
如果相关系数都偏低且接近，则因素的抽取越加困难。 Bartlett’s test of sphericity即可用来检验是否可以进行 因素分析。显著性的球形检验表示可以进行因素分析。
要做相关分析，并详细检查矩阵代表的意义。
Correlations 神灵 神灵P-C 1 宗教P-C .519 ** 生命P-C .003 政治P-C .104 宗教 ** 1 .217 ** ** 1 ** ** 1 生命 政治 家族 ** ** ** ** 1 家庭 ** ** ** ** ** 1 .197 ** ** 1 ** ** ** ** ** 国家 金钱
计算所有变量的相关矩阵
因素的抽取 因素的旋转解 因素负载 共同性
因素个数的决定
因素命名
因素分数
因素的抽取（factor extraction）
主成份分析法（principle component analysis）
以线性方程将所有变量加以合并，计算所有变量共同解释
2.0 1.5 1.0 0.5 1 2 3 4 5 6 7 8
F a c to r Nu m b e r
负载图（Loading plot）判断法
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2
国家 政治 家庭 宗教 神灵
Fac tor 2
生命 家族 金钱
0.8 0.6 0.4 0.2 0. 1. 1. 0.0 -0. -0 0. 0. 0. 0. 2 6 8 0 2 .2 0 2 4
特征值代表某一因素可解释的变异量，特征值越
大，解释力越强。
一般特征值以1为标准。
To ta l Va ria nc e Ex pla in ed
特征值
Initial Eigenvalues
Rotation Sums of Squared Loadings
% of Cumulative % of Cumulative Factor Total Variance % Total Variance % 1 2.526 31.572 31.572 1.379 17.239 17.239 2 3 4 5 6 7 8 1.314 1.188 .820 .653 .575 .535 .388 16.430 14.853 10.248 8.163 7.191 6.691 4.852 48.002 62.855 73.103 81.266 88.457 95.148 100.000 1.354 .909 16.931 11.363 34.170 45.533
p93
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sa Adequacy. .670 Bartlett's Test Approx. of Chi-Square 245.726 Sphericity df 28 Sig. .000
因子分析的步骤
(data reduction) ——数据简化
－归纳变数
(summarization)——寻找结构
在问卷编制的过程中度，如何分析问卷的结构效度呢？
探索性因素分析
在探索性的研究中，会发现一些变量之间存在显著性相关 ，这时，可以假设这些变量反映一个潜在的“共同因素” 。
.219 * * .307 **
家族P-C .213 * * .310 * * .270 * * .253 **
家庭P-C .203 * * .215 * * .267 * * .331 * * .372 ** 国家P-C-.006 .258 * * .318 * * .438 * * .129
金钱P-C .003 .029 .195 * * .015 .279 * * .082 -.027 1 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tai
主成分分析（principal component analysis）
因素分析（factor analysis）
实际上，主成分分析是因素分析的一个特例
主轴因素法（principal axis factors）
分析变量之间的共同变异，而非全体变异；在共同性分析中 ，将原来的1.0改用共同性来取代；
抽样的过程必须具有随机性，并具有一定的规模。
如果研究的总体具有相当的同质性，而且变量不多，样本量可以
在100-200之间。一般原则是要求样本量至少要有变量个数的5倍
，最适者为1:10的比例。
变量之间须具有一定程度的相关。
因素性分析的适合性检验
因素分析的基础是变量之间相关（>0.3），因此，首先
国家 .755 金钱 .405 a. Rotation converged in 4 iterations.
的变异量，该线性组合成为主要成分
第一个线性组合建立后，计算出第一个主成分估计，可以 解释全部变异量的最大一部分。分离后所剩余的变异量经 第二个方程线性合并，再抽取第二个主成分，以此类推， 直到无法抽取共同因子。
在统计学上，要实现上述目的，即把变量维数减少，以
便于描述、理解和分析的方法主要有：
（oblimax rotation）等。
未旋转前的主轴 II
+1.0
非垂直旋转 垂直旋轉
• V1 • V4 • V3
• V2 -1.0 +1.0
未旋转前的主轴 I
• V5 • V6 • V7 -1.0 • V8 • V9
垂直旋转 非垂直旋转
因素个数的确定
特征值（eigenva1ue）判断法
Extraction Method: Maximum Likelihood.
陡坡图检验（scree test）法
其方法是将每一个因素，依其特征值排列，特征
值逐渐递减。
当因素的特征值逐渐接近，没有变化之时，代表
特殊的因素已无法被抽取；特征值急剧增加时，
即代表有重要因素出现。
2.5
Eigenvalue
因素分析
因子分析的概念
因素分析( factor analysis )属于多变量分析方法
中相依分析方法 ( analysis of interdependence )
的其中一种技术。
目的是将彼此相关的变数，转化成为少数有概念化意
义的因素。
因子分析的目的
因素分析的两个主要目的：
－减少变数
目的在于抽取一系列相互独立的因素，第一个因素解释最多 的共同变异量，依次递减。
因素的旋转
直交转轴法（orthogonal rotation）
最大变异法（varimax）
四方最大法（quartimax）
斜交转轴法（oblique rotation）
正交旋转（orthogonal rotation）
F a c to r 3
F a c to r 1
结果表明
因子一包括了神灵和宗教；因子二包括生命、政治、国
家；因子三包括家族、家庭、金钱
Rotated Factor Matrix Factor 神灵 宗教 生命 政治 家族 家庭 1 .997 .531 2 3
a
.446 .587 .686 .365
f1
f2
x1 ε1
x2
x3 ε3
x4 ε4
ε2
共同因素会比观测变量少（最多可以等于观测量数），
每个观测变量皆有一个特殊因素。 特殊因素满足两个假设：
所有的特殊因素间彼此没有相关 所有的特殊因素和所有的共同因素间也无相关。
因素分析的数据条件
因素分析的变量必须是连续数据，符合线性关系假设。
指旋转过程中，因素之间的轴线夹角为90度，即
因素之间的相关设定为0。如最大变异法（varima
x）、均等变异法（equimax rotation）。
斜交旋转（oblique rotation）
容许因素与因素之间，具有一定的共变，在旋转
的过程中，同时对于因素之间的关联进行估计。
例如最小斜交法（oblimin roation）、最大斜交法
验证性因素分析
在理论研究或探索性研究的基础上，分析心理成分的结构
各维度，常采用的方法是将多个观察变量降维，与理论模 型进行拟合。
因素分析的基本原理
因素分析理论假定
观测变量的值由二个部分组成：（1）共 有的成分，即共同因素(common factor; ƒi )；（2）独有的成分，即特殊因素(uniq ue factor; εi)。