CDA LEVEL 1 考试，知识点汇总《因子分析》一、基本概念二、模型设置三、算法解析四、因子得分五、例题精讲( 二 ) ：CDALEVEL1考试

四、因子得分我们获得了因子载荷矩阵L后，可以对因子F代表的含义进行解释，但因子F仍然是未知的，因此需要使用样本对其进行估计，这个估计值就是所谓因子得分。
如果我们使用主成分法估计因子载荷矩阵，那么计算因子得分时，通常使用最小二乘法，即最小化

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德尔菲打分法（Delphimethod）是一种通过多位专家的独立的反复主观判断，获得相对客观的信息、意见和见解的打分方法。相比较于因子分析，德尔菲打分法较为主观。
五、例题精讲1.下列关于因子分析说法正确的是？
A.主成分法是常用的因子载荷矩阵的估计方法
B.最大方差旋转是应用最广泛的因子旋转方法，这是一种斜交旋转
C.在选择合适的因子数量时，可以适当放宽对于特征根大小的选择要求，大于0.7时就可以考虑保留
D.因子分析作为维度分析的手段，是构造合理的聚类模型和稳健的分类模型的必然步骤
答案：ACD解析：主成分法的得分系数矩阵中，每个分量与相应特征值的平方根进行乘积，组成的新矩阵可以作为因子载荷矩阵的估计，这种方法称为主成分法，因此A正确；因子旋转时采用最大方差旋转是一种正交旋转，也是最常用的因子旋转方法，因此B错误；C结论为经验结论，因子分析中一般可以放宽对特征根大小的选择要求，因此正确；聚类模型往往要保证每个聚类变量权重的平衡，因此事先经常采用因子分析对变量进行降维，分类模型中解释变量的共线性会导致模型不稳定，因此也经常事先对解释变量进行因子分析。因此D正确。
2.关于主成分与因子分析阐述正确的是？
A.因子分析中是把因子表示成各个变量的线性组合
B.主成分分析中是把主成分表示成各个变量的线性组合
C.因子分析需要构造因子模型：用潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量
D.因子分析和主成分分析只有在线性表示上是一致的
答案：BC解析：熟知两种方法的定义。
3.下列关于主成分分析与因子分析的异同点描述正确的是？A.两种分析方法都是一种降维、简化数据的技术B.主成分分析是从显在变量去提炼潜在主成分的过程C.主成分分析需要构造分析模型而因子分析不需要构造因子模型D.因子分析从本质上是将原指标进行了综合和归纳答案：A解析：主成分分析的本质上一种线性变换，是将原指标综合、归纳。而因子分析是从显在变量去提炼潜在因子的过程，是将原指标进行分解、演绎。所以BD错误。 C项中正确的描述是主成分分析不需要构造分析模型而因子分析要构造因子模型。