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因子分析におけるバリマックス回転とオブリミン回転の違いは何ですか？ また、理論とSPSSの両方で、主成分分析、バリマックスローテーション、探索的因子分析の関係について混乱しています。それらはどのように関連していますか？

11 factor-analysis  rotation 

たぶん私は自白しなければならない、私は混乱しているという愚かな質問を持っています。いくつかのサイズpの均一に分布したランダム直交（正規直交）行列を繰り返し生成することを想像してください。生成された行列には行列式1が含まれる場合と、行列式− 1が含まれる場合があります。（可能な値は2つだけです。直交回転の観点から、det = − 1は、回転の他に1つの追加の反射もあることを意味します。）ppp111−1−1-1det=−1det=−1\det=-1 直交行列のの符号をマイナスからプラスに変更するには、そのいずれか（またはより一般的には奇数）の列の符号を変更します。detdet\det 私の質問は、そのようなランダム行列を繰り返し生成することを考えると、特定の列のみ（たとえば、常に最初または常に最後）の符号を元に戻すことを選択するたびに、一様なランダムな性質にバイアスを導入しますか？または、行列がランダムに均一に分散したコレクションを表すようにするには、列をランダムに選択する必要がありますか？

9 mathematical-statistics  matrix  random-generation  rotation  determinant 

因子分析（たとえば、主軸因数分解による）または主成分分析を因子分析として実行し、負荷の斜め回転を実行した場合、どの行列がどの要素にどのアイテムを負荷するかを理解するために、どの行列を使用するかそして、要因を解釈するために- パターン行列または構造行列？ 本を読んだところ、ほとんどの研究者はパターンマトリックスを使用することが多いので、分析しやすいためですが、著者は構造マトリックスの結果と結果を再確認することを提案しました。ただし、私の場合、これら2つのテーブルには多くの違いがあり、因子を指定してラベルを付けるためにどのテーブルを使用するかわかりません。

8 pca  interpretation  factor-analysis  rotation