⑴ 因子分析法如何確定主成分及各個指標的權重
如果使用因子分析的目的在於計算權重，此時可使用旋轉後方差解釋率值計算主成分權重。
比如提取2個因子，旋轉後的方差解釋率分別是39.759%，24.061%，旋轉後累積方差解釋率為63.820%。那麼歸一化（即除累積方差解釋率）即得到權重，計算如下表：
⑵ 因子分析的結果怎麼判斷好壞
因子分析結果的方法和過程如下：
1、因子的提取和旋轉
(1) 確定您的因子分析的目的之前運行的程序和解釋輸出。阿因子分析常見的用途是定義一組尺寸集（因素）對現有的基本措施。例如，假設您要定義一到，旨在衡量一個人的政治態度調查問卷的答復確定的基本因素。你的假設可能是一個潛在的一些因素有助於形成對政治和政府的態度。
(2) 檢查您的因子提取輸出。因子提取是第一次兩個因素分析階段，第二個因素是輪換。提取有助於找出潛在因素。通過檢查你確定你的輸出兩部分：初始特徵值和卵石這個陰謀。特徵值衡量的是一組特殊因素解釋措施的變異量。一個有用的指引，是包括利用特徵值大於1的因素。
(3) 把你的注意卵石情節，一對特徵值的相對大小的圖形顯示。保留所有因素在急劇下降的陰謀的一部分特徵值。假設在這個例子中，你有這樣三個特徵值的陰謀，他們都大於1。這意味著你有三個因素。
(4) 進行了三個因素三要素旋轉提取。統計旋轉操縱的因素，使他們更有意義。您的統計軟體或統計指南將提供關於如何進行的一個因素輪換步驟。旋轉運行的因素會產生額外的輸出。
2、結構因素分析
(1) 在檢查的因素輪換您的輸出矩陣的一部分相關的模式。這個矩陣將顯示相關評分，或因素負荷量，每個變數之間的基本因素。因素負荷量高的項目 - 與0.300和1.00之間（例如加或減）都與相應的因素。
(2) 確定你的三個因素的措施，每個呈正相關。您可能會發現一些項目，因為可以在低負載的所有因素因素排除。
(3) 基於高因素負荷量，名稱或標簽的三個因素每個項目的內容。
因子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測量到的變數中的一些更基本的，但又無法直接測量到的隱性變數。比如，如果要測量學生的學習積極性，課堂中的積極參與，作業完成情況，以及課外閱讀時間可以用來反應積極性。而學習成績可以用期中，期末成績來反應。
⑶ 因子分析法和主成分分析法的區別與聯系是什麼
聯系:因子分析法和主成分分析法都是統計分析方法，都要對變數標准化，並找出相關矩陣。區別:在主成分分析中，最終確定的新變數是原始變數的線性組合，因子分析是要利用少數幾個公共因子去解釋較多個要觀測變數中存在的復雜關系。
1.因子分析法通過正交變換，將一組可能具有相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，稱為主成分。它主要用於市場研究領域。在市場研究中，研究人員關注一些研究指標的整合或組合。這些概念通常通過分數來衡量。人口學、數量地理學、分子動力學模擬、數學建模、數學分析等學科。因子分析和主成分分析都是統計分析方法，都需要對變數進行標准化，找出相關矩陣。
2.因子分析可以在許多變數中發現隱藏的代表性因素。主成分分析的原理是嘗試將原始變數重新組合成一組新的獨立綜合變數。因子分析在主成分分析的基礎上增加了一個旋轉函數。這種輪換的目的是更容易地命名和解釋因素的含義。如果研究的重點是指標與分析項目之間的對應關系，或者想要對得到的指標進行命名，建議使用因子分析。
3.主成分分析法是根據實際需要，盡量選取盡可能少的求和變數，以反映原始變數的信息。這種統計方法稱為主成分分析或主成分分析，這也是一種處理降維的數學方法。主成分分析試圖用一套新的不相關的綜合指標取代原有指標。因子分析是社會研究的有力工具，但它不能確定一項研究中有多少因素。當研究中選擇的變數發生變化時，因素的數量也會發生變化。
拓展資料:霍特林將這種方法推廣到隨機向量的情況。信息的大小通常由方差或方差的平方和來衡量。因子分析最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。他發現學生在不同科目的成績之間有一定的相關性。一門學科成績好的學生往往在其他學科成績更好，因此他推測是否有一些潛在的共同因素或一些一般的智力條件影響學生的學業成績。
⑷ 因子分析法的優缺點
它的優缺點是相對主成分分析法而言的
因子分析法與主成分分析法都屬於因素分析法，都基於統計分析方法，但兩者有較大的區別：主成分分析是通過坐標變換提取主成分，也就是將一組具有相關性的變數變換為一組獨立的變數，將主成分表示為原始觀察變數的線性組合；而因子分析法是要構造因子模型，將原始觀察變數分解為因子的線性組合。通過對上述內容的學習，可以看出因子分析法和主成分分析法的主要區別為：
(1)主成分分析是將主要成分表示為原始觀察變數的線性組合，而因子分析是將原始觀察變數表示為新因子的線性組合，原始觀察變數在兩種情況下所處的位置不同。
(2)主成分分析中，新變數Z的坐標維數j(或主成分的維數)與原始變數維數相同，它只是將一組具有相關性的變數通過正交變換轉換成一組維數相同的獨立變數，再按總方差誤差的允許值大小，來選定q個(q<p)主成分；而因子分析法是要構造一個模型，將問題的為數眾多的變數減少為幾個新因子，新因子變數數m小於原始變數數P，從而構造成一個結構簡單的模型。可以認為，因子分析法是主成分分析法的發展。
(3)主成分分析中，經正交變換的變數系數是相關矩陣R的特徵向量的相應元素；而因子分析模型的變數系數取自因子負荷量，即。因子負荷量矩陣A與相關矩陣R滿足以下關系：
其中，U為R的特徵向量。
在考慮有殘余項ε時，可設包含εi的矩陣ρ為誤差項，則有R − AAT = ρ。
在因子分析中，殘余項應只在ρ的對角元素項中，因特殊項只屬於原變數項，因此，的選擇應以ρ的非對角元素的方差最小為原則。而在主成分分析中，選擇原則是使舍棄成分所對應的方差項累積值不超過規定值，或者說被舍棄項各對角要素的自乘和為最小，這兩者是不通的。
⑸ 因子分析法如何確定主成分及各個指標的權重
(1)首先將數據標准化，這是考慮到不同數據間的量綱不一致，因而必須要無量綱化。
(2)對標准化後的數據進行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋轉。
(3)寫出主因子得分和每個主因子的方程貢獻率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 為主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 為各個指標，β1j、β2j、β3j、……、βnj為各指標在主成分Fj 中的系數得分，用ej表示Fj的方程貢獻率。
(4)求出指標權重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej]，ωi就是指標Xi的權重。
(5)股票的因子分析擴展閱讀
產品特點
1、操作簡便
界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。
2、編程方便
具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。
對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。
3、功能強大
具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。
⑹ 因子分析旋轉後，不同類財務指標如何命名
因子分析在很多學科都有廣泛的應用。今天草堂君想介紹的是因子分析在股票評價（選股）上的分析應用，而且是我們國家的股票市場。中國股市在全球各大股票市場中保持著「中國特色」，這是由中國特色的社會主義經濟制度決定的。大家可以回想14年到16年的股市漲跌劇情就明白中國的事物都會或多或少帶有濃濃的中國特色，中國股票價格波動的研究同樣應該如此。其實，對於股票價格的波動與漲跌研究，國外學者提出過很多理論、方法和模型，例如，MM理論、CAPM模型、OPM理論和現金流量折現法(DCF)等等，都無一例外的被證明不太適用於中國股市的股票價格研究，想想有些上市公司負債率都達到78%了，股票價格還高的買不起。
雖然很多奇怪的中國股市現象屢見不鮮，但是股票的投資價值最終由上市公司運營狀況和發展前景決定，這一點在大范圍和長時間來看是沒錯的。投資者了解上市公司運營情況最直接的途徑是上市公司披露的財務報表，發布的財務報表漂亮，股票價格很可能會馬上迎來上漲。例如，中國B2C電商巨頭京東公司剛剛發布完2017年第一季度的該有盈利消息的財務報表，其股票價格馬上迎來高達7.38%的上漲。
財務報表是一家公司財務狀況和運營狀況的全面反映，以季度、半年和全年的形式向外發布，這些數據信息都是投資者能夠獲得的。可是財務報表中所反映的指標信息非常多，高達幾十項，普通投資者想要全部搞清楚是非常困難的，甚至指標之間還會出現矛盾。如果投資者只考慮其中某些指標，又會出現信息遺漏。因子分析能夠根據指標之間的相關性，提取公因子，然後利用公因子對股票進行評估，找出財務上表現良好的上市公司，為投資提供指導。
⑺ 通過因子分析可以實現的目的是什麼
通過因子分析可以實現的目的是將多個實測變數轉換為少數幾個綜合指標（或稱潛變數），它反映一種降維的思想。通過降維將相關性高的變數聚在一起，從而減少需要分析的變數的數量，而減少問題分析的復雜性。用來確定維度數量，對標體系的維度由主觀來做判斷。
因子分析的內容：
因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。最早由英國心理學家C.E.斯皮爾曼提出。
他發現學生的各科成績之間存在著一定的相關性，一科成績好的學生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學生的學習成績。因子分析可在許多變數中找出隱藏的具有代表性的因子。
將相同本質的變數歸入一個因子，可減少變數的數目，還可檢驗變數間關系的假設。
⑻ 國泰安資料庫 股票市場類型
P9705：創業板;P9706：綜合A股市場;P9707：綜合B股市場;P9709：綜合A股和創業板; P9710：綜合AB股和創業板；P9711：科創板；P9712：綜合A股和科創板；P9713：綜合AB股和科創板；P9714：綜合A股和創業板和科創板；P9715：綜合AB股和創業板和科創板。
⑼ 因子分析綜合得分為正、負數的含義是什麼綜合得分結果為什麼會有正數和負數呢，他們所台標的意義又是什麼
只是相對的，不是代表真正的負數。載荷為負表明這個項目與這個因子呈負相關。
因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系，即將相關比較密切的幾個變數歸在同一類中，每一類變數就成為一個因子，以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。
(9)股票的因子分析擴展閱讀
因子分析與主成分分析的區別：
主成分分析是試圖尋找原有變數的一個線性組合。這個線性組合方差越大，那麼該組合所攜帶的信息就越多。也就是說，主成分分析就是將原始數據的主要成分放大。
因子分析，它是假設原有變數的背後存在著一個個隱藏的因子，這個因子可以可以包括原有變數中的一個或者幾個，因子分析並不是原有變數的線性組合。
⑽ 因子分析法的分析步驟
因子分析的核心問題有兩個：一是如何構造因子變數；二是如何對因子變數進行命名解釋。因此，因子分析的基本步驟和解決思路就是圍繞這兩個核心問題展開的。
（i）因子分析常常有以下四個基本步驟：
⑴確認待分析的原變數是否適合作因子分析。
⑵構造因子變數。
⑶利用旋轉方法使因子變數更具有可解釋性。
⑷計算因子變數得分。
（ii）因子分析的計算過程：
⑴將原始數據標准化，以消除變數間在數量級和量綱上的不同。
⑵求標准化數據的相關矩陣；
⑶求相關矩陣的特徵值和特徵向量；
⑷計算方差貢獻率與累積方差貢獻率；
⑸確定因子：
設F1，F2，…， Fp為p個因子，其中前m個因子包含的數據信息總量（即其累積貢獻率）不低於80%時，可取前m個因子來反映原評價指標；
⑹因子旋轉：
若所得的m個因子無法確定或其實際意義不是很明顯，這時需將因子進行旋轉以獲得較為明顯的實際含義。
⑺用原指標的線性組合來求各因子得分：
採用回歸估計法，Bartlett估計法或Thomson估計法計算因子得分。
⑻綜合得分
以各因子的方差貢獻率為權，由各因子的線性組合得到綜合評價指標函數。
F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )
此處wi為旋轉前或旋轉後因子的方差貢獻率。
⑼得分排序：利用綜合得分可以得到得分名次。
在採用多元統計分析技術進行數據處理、建立宏觀或微觀系統模型時，需要研究以下幾個方面的問題：
· 簡化系統結構，探討系統內核。可採用主成分分析、因子分析、對應分析等方法，在眾多因素中找出各個變數最佳的子集合，從子集合所包含的信息描述多變數的系統結果及各個因子對系統的影響。「從樹木看森林」，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍棄次要因素，以簡化系統的結構，認識系統的內核。
· 構造預測模型，進行預報控制。在自然和社會科學領域的科研與生產中，探索多變數系統運動的客觀規律及其與外部環境的關系，進行預測預報，以實現對系統的最優控制，是應用多元統計分析技術的主要目的。在多元分析中，用於預報控制的模型有兩大類。一類是預測預報模型，通常採用多元線性回歸或逐步回歸分析、判別分析、雙重篩選逐步回歸分析等建模技術。另一類是描述性模型，通常採用聚類分析的建模技術。
· 進行數值分類，構造分類模式。在多變數系統的分析中，往往需要將系統性質相似的事物或現象歸為一類。以便找出它們之間的聯系和內在規律性。過去許多研究多是按單因素進行定性處理，以致處理結果反映不出系統的總的特徵。進行數值分類，構造分類模式一般採用聚類分析和判別分析技術。
如何選擇適當的方法來解決實際問題，需要對問題進行綜合考慮。對一個問題可以綜合運用多種統計方法進行分析。例如一個預報模型的建立，可先根據有關生物學、生態學原理，確定理論模型和試驗設計；根據試驗結果，收集試驗資料；對資料進行初步提煉；然後應用統計分析方法（如相關分析、逐步回歸分析、主成分分析等）研究各個變數之間的相關性，選擇最佳的變數子集合；在此基礎上構造預報模型，最後對模型進行診斷和優化處理，並應用於生產實際。