因子分析后的综合得分与聚类分析有差别

因子得分和综合得分是两个东西，因子得分一般可以进一步分析为例。因子分析与主成分的异同分析:原始数据标准化；消除了原指标的相关性对综合评价造成的信息重复的影响；构建综合评价所涉及的权重是客观的；在信息损失很小的前提下，减少了评估工作量， Public 因子比主成分更容易解释，因子分析的评价结果不如主成分分析准确；因子分析计算工作量大于主成分分析主成分分析只是变量变换，但是因子 -1 。
1、spss19.0用因子分析法计算综合得分(用来比较业绩的你需要找出哪一个因子累计达到80%，然后根据抽取了多少个因子来计算。在我们通过预计算知道抽取了多少个因子之后，就开始正式计算了。找到了相邻的两列，其中前一列是指单次因子方差贡献率，后一列是因子累计贡献率。也就是说，前一列的值之和等于100，下一列的值是递增的，最后一列等于100 。扩展数据主成分分析主要是一种探索性的技术。非常有必要在分析 data之前使用分析 data，让自己对数据有个大概的了解。主成分分析很少单独使用:因子分析将变量表示为每个因子的线性组合，而主成分分析表示主成分。

2、因子分析常见问题汇总,你想知道的都在这里以SPSSAU系统为例，总结了-3分析的常见问题。①问题1:抽取-3的号码/号码抽取因子是一个综合的选择过程。默认以“特征根大于1”作为因子的提取标准。特征根不是唯一的标准。除了这个特征根，还可以通过累积方差贡献率、砾石图等指标综合判断。如果期望维数(分析)在因子之前已经被划分，也可以设置分析的个数，并根据以上指标进行调整。

用[一般方法]和[相关性]得到相关矩阵。③问题3:如何处理因子和分析与对应项不一致？一般有三种情况:第一种是一个分析 item对应多个。该项目无法分类；第二种是该项与对应的因子，存在严重偏差；第三是每个因子下物品的负载系数或通用性很低。解决方案:第一种情况一般可以接受。如果后两种情况出现在其他项中，则先处理后两个问题。删除此项目后，请再次分析
【因子分析后的综合得分与聚类分析有差别】