因子分析与对应分析在市场研究中的应用

本资源详细介绍了因子分析与对应分析在统计学中的应用，这两者都是探索性数据分析的重要工具，尤其在大规模数据集中的变量降维和模式识别中。首先，我们从第12章开始，讨论了因子分析这一主题。 因子分析 - 主成分分析与因子分析概述：因子分析是一种通过线性组合将原始变量（如身高h和体重w）转换成少数几个新的综合指标（即因子）的方法。主成分分析是因子分析的一种简化形式，用于减少数据的维度，同时保持大部分原始信息。在数据表中，观测量i如身高和体重被表示为一系列x变量的组合，通过计算特征值和特征向量来确定主成分或因子。 - 因子分析过程（操作）：通常包括数据标准化、构建因子模型（比如使用因子负荷矩阵）、估计因子载荷和公共度，以及解释因子结构。通过旋转方法（如正交旋转法），可以提高因子解释的清晰度。 - 实例：通过实际案例展示如何使用因子分析，如市场研究中顾客偏好的分析，可以发现潜在的消费者行为模式。 - 利用因子得分进行聚类：因子得分可以用来进行数据聚类，帮助理解不同观测对象之间的相似性和差异性。 对应分析 - 对应分析过程（操作）：与因子分析类似，对应分析也是基于变量间的相似性，但它是基于变量间的距离而不是基于因子。它通常用于揭示变量间的非线性关系。 - 实例：提供了一个具体的对应分析实例，展示了该方法在解决实际问题中的应用。 - 习题及参考答案：资源还提供了相关的练习题和解答，供读者进一步理解和实践这两种方法。 本资源深入讲解了因子分析和对应分析的基本原理、操作步骤、实际应用以及如何通过它们来解读复杂的数据集，对于数据挖掘、市场研究等领域的专业人士以及对统计学感兴趣的读者来说，都是非常有价值的参考资料。通过掌握这些方法，用户能够更好地处理大量数据，提取关键信息，并进行有效的数据可视化和决策支持。