如何使用因子分析简化数据结构？

因子分析通过识别潜在构念（称为因子）来减少维度，这些构念解释了测量变量之间的协变关系。该技术在没有大量信息损失的情况下，可行地简化复杂数据集。 关键原则包括检查变量相关性，基于特征值标准（通常>1或通过碎石图测试）提取因子，以及旋转解决方案（例如，Varimax）以便于解释。必要条件包括连续变量、足够的样本量（通常>100-200个观测值）、变量之间的显著相关性，以及没有严重的多重共线性。Kaiser-Meyer-Olkin测度应确认采样适宜性（>0.6）。 实施步骤包括首先准备相关矩阵。提取初始因子（通常通过主成分分析）。保留符合您标准的因子。对这些因子进行旋转，以明确其含义并帮助标记。最后，通过检查高载荷变量来解释因子。该方法在心理学中用于构念的概念化，在市场研究中用于调查项目的分组。它简化后续分析，如回归，增强概念清晰度，并识别冗余测量。