因子分析

因子分析前,首先進行KMO檢驗和巴特利球體檢驗巨双。KMO檢驗用于檢查變量間的偏相關(guān)性噪猾,取值在0~1之前。KMO統(tǒng)計量越接近于1筑累,變量間的偏相關(guān)性越強袱蜡,因子分析的效果越好。實際分析中慢宗,KMO統(tǒng)計量在0.7以上時效果比較好坪蚁;當KMO統(tǒng)計量在0.5以下,此時不適合應用因子分析法镜沽,應考慮重新設計變量結(jié)構(gòu)或者采用其他統(tǒng)計分析方法敏晤。
如果變量間彼此獨立,則無法從中提取公因子缅茉,也就無法應用因子分析法嘴脾。Bartlett球形檢驗判斷如果相關(guān)陣是單位陣,則各變量獨立因子分析法無效蔬墩。由SPSS檢驗結(jié)果顯示Sig.<0.05(即p值<0.05)時译打,說明各變量間具有相關(guān)性,因子分析有效筹我。

library('psych')
KMO(corn)
cortest.bartlett(corn, n=9819)

KMO<0.5

1 提高樣本數(shù)量
2 把解釋方差小的指標剔除

因子分析綜合評價案例

https://wenku.baidu.com/view/03a77e979ec3d5bbfd0a74f1.html

因子分析在股票研究中的應用

https://wenku.baidu.com/view/9281e243c1c708a1294a447e.html?from=search

R語言在財務數(shù)據(jù)分析中的應用 有KMO檢驗等因子分析完整過程

http://f.dataguru.cn/thread-583814-1-1.html

課件超詳細

http://www.docin.com/p-134405090.html?_t_t_t=0.46518693841062486

P15 相關(guān)系數(shù)大部分小于0.3 不適合 個別可剔除

https://wenku.baidu.com/view/81f3a68665ce0508763213be.html

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