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1、第四讲：数据分析之二因子分析 因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。 例如，在企业形象或品牌形象的研究中，消费者可以通过一个有24个指标构成的评价体系，评价百货商场的24个方面的优劣。引言引言 但消费者主要关心的是三个方面，即商店的环境、商店的服务和商品的价格。因子分析方法可以通过24个变量，找出反映商店环境、商店服务水平和商品价格的三个潜在的因
2、子，对商店进行综合评价。而这三个公共因子可以表示为： 称 是不可观测的潜在因子。24个变量共享这三个因子，但是每个变量又有自己的个性，不被包含的部分，称为特殊因子。 2 因子分析模型因子分析模型 一、数学模型一、数学模型 设 个变量，如果表示为 称为 公共因子，是不可观测的变量，他们的系数称为因子载荷。 是特殊因子，是不能被前m个公共因子包含的部分。并且满足：即不相关；即 互不相关，方差为1。即互不相关，方差不一定相等， 。用矩阵的表达方式二、因子分析模型的性质 1、原始变量X的协 方差矩阵的分解（例8.2.1） D的主对角线上的元素值越小，则公共因子共享的成分越多。 2、模型不受计量单位的影
3、响 将原始变量X做变换X*=CX,这里 Cdiag(c1,c2,cn),ci0。 3、因子载荷不是惟一的 设T为一个pp的正交矩阵，令A*=AT，F*=TF，则模型可以表示为且满足条件因子模型的条件 三、三、 因子载荷矩阵中的几个统计特征因子载荷矩阵中的几个统计特征 1 1、因子载荷、因子载荷a aijij的统计意义的统计意义 因子载荷 是第i个变量与第j个公共因子的相关系数模型为 在上式的左右两边乘以,再求数学期望 根据公共因子的模型性质，有 （载荷矩阵中第i行，第j列的元素）反映了第i个变量与第j个公共因子的相关重要性。绝对值越大，相关的密切程度越高。 2 2、变量共同度的统计意义、变量共
4、同度的统计意义定定义义：变量 的共同度是因子载荷矩阵的第i行的元素的平方和。记为统计意义统计意义：两边求方差 所有的公共因子和特殊因子对变量 的贡献为1。如果 非常靠近1， 非常小，则因子分析的效果好，从原变量空间到公共因子空间的转化性质好。 3 3、公共因子、公共因子 方差贡献的统计意义方差贡献的统计意义因子载荷矩阵中各列元素的平方和 称为所有的 对 的方差贡献和。衡量的相对重要性。 3 3 因子载荷矩阵的估计方法因子载荷矩阵的估计方法 设随机向量 的均值为 ，协方差为 , 为的特征根， 为对应的标准化特征向量，则（一）主成分分析法（一）主成分分析法 上式给出的 表达式是精确的，然而，它实际
5、上是毫无价值的，因为我们的目的是寻求用少数几个公共因子解释，故略去后面的p-m1项的贡献，有 上式有一个假定，模型中的特殊因子是不重要的，因而从 的分解中忽略了特殊因子的方差。注：残差矩阵 （二）主因子法（二）主因子法 主因子方法是对主成分方法的修正，假定我们首先对变量进行标准化变换。则 R=AA+D R*=AA=R-D称R*为约相关矩阵，为约相关矩阵， R*对角线上的元素是对角线上的元素是 ,而不是1。即直接求R*的前m个特征根和对应的特征向量。 当当特特殊殊因因子子 的的方方差差不不为为零零时时，如果特性方差是已知的，问题非常好解决。 在实际的应用中，个性方差矩阵一般都是未知的，可以通过一
6、组样本来估计。估估计的的方法有如下几种方法有如下几种： 首先，求 的初始估计值，构造出1）取 ，在这个情况下主因子解与主成分解等价； 2）取 ， 为xi与其他所有的原始变量xj的复相关系数的平方，即xi对其余的p-1个xj的回归方程的判定系数 ； 2）取 ，这意味着取xi与其余的xj的简单相关系数的绝对值最大者； 4）取 ，其中要求该值为正数。 5）取 ，其中 是 的对角元素。 （三）极大似然估计法 如果假定公共因子F和特殊因子 服从正态分布，那么可以得到因子载荷和特殊因子方差的极大似然估计。设 为来自正态总体Np( , )的随机样本。 它通过 依赖 和 。上式并不能唯一确定 ,为此可添加一个
7、唯一性条件： 这里 式一个对角矩阵，用数值极大化的方法可以得到极大似然估计 。极大似然估计 将使 为对角阵，且似然函数达到最大。 相应的共同度的似然估计为： 第J个因子对总方差的贡献： 例例 假定某地固定资产投资率 ，通货膨胀率 ，失业率 ，相关系数矩阵为试用主成分分析法求因子分析模型。 特征根为： 可取前两个因子F1和F2为公共因子，第一公因子F1物价就业因子，对X的贡献为1.55。第一公因子F2为投资因子，对X的贡献为0.85。共同度分别为1，0.706，0.706。 假定某地固定资产投资率 ，通货膨胀率 ，失业率 ，相关系数矩阵为试用主因子分析法求因子分析模型。假定用代替初始的 。 。特
8、征根为：对应的非零特征向量为： 4 因子旋转（正交变换） 建立了因子分析数学目的不仅仅要找出公共因子以及对变量进行分组，更重要的要知道每个公共因子的意义，以便进行进一步的分析，如果每个公共因子的含义不清，则不便于进行实际背景的解释。由于因子载荷阵是不惟一的，所以应该对因子载荷阵进行旋转。目的是使因子载荷阵的结构简化，使载荷矩阵每列或行的元素平方值向0和1两极分化。有三种主要的正交旋转法。四次方最大法、方差最大法和等量最大法。（一）为什么要旋转因子（一）为什么要旋转因子 百米跑成绩 跳远成绩 铅球成绩 跳高成绩 400米跑成绩 百米跨栏 铁饼成绩 撑杆跳远成绩 标枪成绩 1500米跑成绩奥运会十
9、项全能运动项目奥运会十项全能运动项目得分数据的因子分析得分数据的因子分析 因子载荷矩阵可以看出，除第一因子在所有的变量在公共因子上有较大的正载荷，可以称为一般运动因子。其他的3个因子不太容易解释。似乎是跑和投掷的能力对比，似乎是长跑耐力和短跑速度的对比。于是考虑旋转因子，得下表通过旋转，因子有了较为明确的含义。百米跑，跳远和400米跑，需要爆发力的项目在有较大的载荷，可以称为短跑速度因子；铅球，铁饼和标枪在上有较大的载荷，可以称为爆发性臂力因子；百米跨栏，撑杆跳远，跳远和为跳高在上有较大的载荷，爆发腿力因子；长跑耐力因子。变换后因子的共同度变换后因子的共同度设 正交矩阵，做正交变换正交矩阵，做
10、正交变换变换后因子的共同度化没有发生！变换后因子的共同度化没有发生！（二）旋转方法（二）旋转方法变换后因子贡献变换后因子贡献设 正交矩阵，做正交变换正交矩阵，做正交变换变换后因子的贡献发生了变化！变换后因子的贡献发生了变化！ 1、方差最大法 方差最大法从简化因子载荷矩阵的每一列出发，使和每个方差最大法从简化因子载荷矩阵的每一列出发，使和每个因子有关的载荷的平方的方差最大。当只有少数几个变量在某个因子有关的载荷的平方的方差最大。当只有少数几个变量在某个因子上又较高的载荷时，对因子的解释最简单。因子上又较高的载荷时，对因子的解释最简单。方差最大的直观意义是希望通过因子旋转后，使每个因子上的载荷尽量
11、拉开距离，一部分的载荷趋于1，另一部分趋于0。 1 1、四次方最大旋转、四次方最大旋转 四次方最大旋转是从简化载荷矩阵的行出发，通过旋转初始四次方最大旋转是从简化载荷矩阵的行出发，通过旋转初始因子，使每个变量只在一个因子上又较高的载荷，而在其它的因子，使每个变量只在一个因子上又较高的载荷，而在其它的因子上尽可能低的载荷。因子上尽可能低的载荷。如果每个变量只在一个因子上又非零的载荷，这是的因子解释是最简单的。 四次方最大法通过使因子载荷矩阵中每一行的因子载荷平方的方差达到最大。 3、等量最大法 等量最大法把四次方最大法和方差最大等量最大法把四次方最大法和方差最大法结合起来求法结合起来求Q Q和和
12、V V的加权平均最大。的加权平均最大。 权数等于m/2，因子数有关。 5 因子得分因子得分 （一）因子得分的概念（一）因子得分的概念 前面我们主要解决了用公共因子的线性组合来表示一组观测变量的有关问题。如果我们要使用这些因子做其他的研究，比如把得到的因子作为自变量来做回归分析，对样本进行分类或评价，这就需要我们对公共因子进行测度，即给出公共因子的值。 人人均均要要素素变变量量因因子子分分析析。对我国32个省市自治区的要素状况作因子分析。指标体系中有如下指标：X1：人口（万人）X2：面积（万平方公里）X3：GDP（亿元）X4：人均水资源（立方米/人）X5：人均生物量（吨/人）X6：万人拥有的大学
13、生数（人）X7：万人拥有科学家、工程师数（人）RotatedFactorPatternFACTOR1FACTOR2FACTOR3X1-0.21522-0.273970.89092X20.63973-0.28739-0.28755X3-0.157910.063340.94855X40.95898-0.01501-0.07556X50.97224-0.06778-0.17535X6-0.114160.98328-0.08300X7-0.110410.97851-0.07246高载荷指标因子命名因子1X2；面积（万平方公里）X4:人均水资源（立方米/人）X5:人均生物量（吨/人）自然资源因子因子2X
14、6：万人拥有的大学生数（人）X7：万人拥有的科学家、工程师数（人）人力资源因子因子3X1;人口（万人）X3:GDP(亿元)经济发展总量因子 X1=-0.21522F1-0.27397F2+0.89092F3 X2=0.63973F1-0.28739F2-0.28755F3 X3=-0.15791F1+0.06334F2+0.94855F3 X4=0.95898F1-0.01501F2-0.07556F3 X5=0.97224F1-0.06778F2-0.17535F3 X6=-0.11416F1+0.98328F2-0.08300F3 X7=-0.11041F1+0.97851F2-0.072
15、46F3StandardizedScoringCoefficientsFACTOR1FACTOR2FACTOR3X10.05764-0.060980.50391X20.22724-0.09901-0.07713X30.146350.129570.59715X40.479200.112280.17062X50.455830.074190.10129X60.054160.486290.04099X70.057900.485620.04822F1=0.05764X1+0.22724X2+0.14635X3+0.47920X4+0.45583X5+0.05416X6+0.05790X7F1=0.057
16、64X1+0.22724X2+0.14635X3+0.47920X4+0.45583X5+0.05416X6+0.05790X7F2=-0.06098X1-0.09901X2+0.12957X3+0.11228X4+0.07419X5+0.48629X6+0.48562X7F2=-0.06098X1-0.09901X2+0.12957X3+0.11228X4+0.07419X5+0.48629X6+0.48562X7F3=0.50391X1-0.07713X2+0.59715X3+0.17062X4+0.10129X5+0.04099X6+0.04822X7F3=0.50391X1-0.077
17、13X2+0.59715X3+0.17062X4+0.10129X5+0.04099X6+0.04822X7REGION FACTOR1FACTOR2FACTOR3beijing-0.081694.23473-0.37983tianjin-0.474221.31789-0.87891hebei-0.22192-0.358020.86263shanxi1-0.48214-0.32643-0.54219neimeng0.54446-0.66668-0.92621liaoning-0.205110.463770.34087jilin-0.214990.10608-0.57431heilongj 0.10839-0.11717-0.02219shanghai-0.200692.38962-0.04259前三个因子得分
