探索性数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于探索性数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍探索性数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 探索性因子分析维度不符怎么办？
2. efa和cfa分别是检验什么效度？
3. spss系统，因子分析，有什么用？
4. 主成分因子分析不通过，验证性因子分析能通过吗？

探索性因子分析维度不符怎么办？

如果探索性因子分析的结果显示维度不符，可能有以下几种原因：

1. 样本不足：如果样本数量太少，可能会导致因子分析结果不准确。在这种情况下，您可以增加样本数量，以获得更准确的结果。

2. 变量选择不当：如果您选择的变量不适合进行因子分析，也可能导致结果不准确。在这种情况下，您可以重新选择变量，或者使用其他方法进行数据分析。

3. 因子提取方法不当：因子提取方法的选择也会影响结果的准确性。如果您选择的方法不适合您的数据，可能会导致维度不符。在这种情况下，您可以尝试使用其他因子提取方法，例如最大方差法或最大似然法。

4. 因子旋转不当：因子旋转也会影响结果的准确性。如果您选择的旋转方法不适合您的数据，可能会导致维度不符。在这种情况下，您可以尝试使用其他旋转方法，例如方差最大旋转或极简旋转。

总之，如果探索性因子分析的结果显示维度不符，您可以重新检查数据，重新选择变量、因子提取方法和旋转方法，以获得更准确的结果。

如果探索性因子分析得到的因子维度与研究***设不符，可以考虑以下几个方面：

1.重新设计研究***设：如果探索性因子分析表明实际上存在不同的因素维度，那么可以重新考虑研究***设，将其修改为与因素维度一致的***设，从而对相关因素进行更深入的探究。

2.使用不同的因子旋转方法：因子旋转方法不同可能会得到不同的因素组合，因此可以尝试使用不同的因子旋转方法来探究和确认因素维度。

3.重新收集数据：如果研究设计和数据收集有缺陷，比如样本容量太小或者数据的质量不高，可能会导致探索性因子分析的因素维度不准确。此时可以重新收集更大或者更精确的数据，以获得更具有代表性的样本数据。

efa和cfa分别是检验什么效度？

EFA是探索性因子分析的英文缩写，CFA是验证性因子分析的英文缩写，此二者都用于检验结构效度，如果对因子结构有事先的***设和理论基础，通常***用CFA；如果没有事先的***设，纯粹依据数据来分析结果，则***用EFA。

spss系统，因子分析，有什么用？

因子分析(探索性因子分析)用于探索分析项应该分成几个因子(变量)，比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适。

操作步骤：

（1）选择SPSSAU【进阶方法-因子】。

（2）用户可自行设置因子个数，如果不设置，系统会以特征根值大于1作为判定标准设定因子个数。

（3）解读结果：SPSSAU提供智能文字结果，可根据智能结果进行解读。

主成分因子分析不通过，验证性因子分析能通过吗？

主成分分析属于探索性因子分析(EFA），和验证性因子分析（CFA）不一样，它们基于不同的原理和计算方法，验证性因子分析往往更容易出现比较好的结果，因为它是在你设定好因子结构的情况下去检验这一种结构和你的数据是否拟合，不一定可以拟合你数据的模型只有一种，但只要你的这一种拟合指标好就OK，而探索性因子分析是完全靠数据说话，数据驱动，这当然更不容易获得满意的结果。

如果你主成分分析结果不好，可以尝试直接用验证性因子分析，若是获得满意的结果，可以考虑报告验证性因子分析的结果而不报告主成分分析。

到此，以上就是小编对于探索性数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于探索性数据分析的4点解答对大家有用。