试述主成分分析，因子分析和对应分析三者之间的区别与联系 一、方式不同：1、主成分分析：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。2、因子分析：通过从变量群中提取共性因子，因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。3、对应分析：通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量。二、作用体现不同：1、主成分分析：主成分分析作为基础的数学分析方法，其实际应用十分广泛，比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用。2、因子分析：因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括消费者习惯和态度研究、品牌形象和特性研究、服务质量调查、个性测试。3、对应分析：能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。扩展资料主成分分析对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映。
主成分分析，聚类分析，因子分析的基本思想以及他们各自的优缺点. 主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标，用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关.因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法.聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程.其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似.三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系，以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益.二、基本思想的异同(一)共同点主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子)来综合反映原始变量(因子)的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85%以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题.并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性.这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。.
因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析。
