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因素分析法建立在什么基礎上
因素分析法是一種統計方法，主要用于探索多個變量之間的關系，通過減少變量的維度來簡化數據結構。
因素分析法的應用與挑戰
因素分析法在多個領域都有廣泛的應用，尤其是在金融、市場研究、心理學和社會科學中。在金融領域，因素分析法可以幫助投資者識別市場的主要驅動因素，從而優化投資組合。在市場研究中，它可以幫助企業理解消費者行為的潛在因素，從而制定更有效的市場策略。然而，因素分析法也面臨一些挑戰。首先，選擇合適的因子個數是一個復雜的問題，過多或過少的因子都可能導致模型的解釋力下降。其次，因子的解釋需要結合實際背景，這要求研究者具備深厚的專業知識。最后，數據的質量和完整性對因素分析的結果有重要影響，因此數據預處理是應用因素分析法的關鍵步驟。
常見問題
因素分析法在金融領域的具體應用有哪些？答：在金融領域，因素分析法可以用于識別市場的主要驅動因素，如宏觀經濟指標、行業趨勢、公司財務狀況等。通過這些因素，投資者可以更好地理解市場波動的原因，優化投資組合，降低風險。
因素分析法在市場研究中的優勢是什么？答：在市場研究中，因素分析法可以幫助企業識別消費者行為的潛在因素，如購買動機、品牌偏好、價格敏感度等。這些因素可以為企業提供更深入的市場洞察，從而制定更有效的市場策略。
如何選擇合適的因子個數？答：選擇合適的因子個數是因素分析法中的一個重要問題。常用的方法包括特征值大于1的標準、**碎石圖（Scree Plot）**和**平行分析（Parallel Analysis）**。特征值大于1的標準是最常用的方法，但有時可能會導致因子個數過多。碎石圖通過觀察特征值的變化趨勢來確定因子個數，而平行分析則通過比較實際數據和隨機數據的特征值來選擇因子個數。
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