成分矩陣和旋轉成分矩陣的區別

spss因子分析時選擇了正交或斜交旋轉才會產生“旋轉成分矩陣”。“成分矩陣”是主成分分析法得到的。

“旋轉成分矩陣”是因子分析得到的，看每個變數在各個因子中係數的大小，表示變數在因子的載荷大小，一般大於0.5的就歸於該因子當中。負數表示該因子中其他的方向是相反的。

“成分矩陣”是主成分分析法得到的。此法可從原始資料獲得許多有益的情報。主成分分析法是一種將多個變數化為少數綜合變數的一種多元統計方法，利用此法可從原始資料中獲得許多有益的資訊，但是由於這種方法需要借電子計算機來求解，且計算複雜，但應用較少。

在矩陣圖的基礎上，把各個因素分別放在行和列，然後在行和列的交叉點中用數量來描述這些因素之間的對比，再進行數量計算，定量分析，確定哪些因素相對比較重要的。

擴充套件資料：

與矩陣資料分析結合使用的方法：

1、可以利用親和圖（affinity diagram）把這些要求歸納成幾個主要的方面。然後，利用這裡介紹進行成對對比，再彙總統計，定量給每個方面進行重要性排隊。

2、過程決策圖執行時確定哪個決策合適時可以採用。

3、質量功能展開。兩者有差別的。本辦法是各個因素之間的相互對比，確定重要程度而質量功能展開可以利用這個方法的結果。用來確定具體產品或者某個特性的重要程度。這種方法的好處之一是可以利用電子表格軟體來進行。