做因子分析法前如何标准化处理
因子分析标准化怎么做？
因子分析标准化怎么做？
因子分析标准化意思是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。
求助，AMOS7.0怎么做区别效度？
先做全模型的验证性因子分析，然后根据标准化载荷计算AVE和相关系数，用二者来比较。另一种方法是做不同因子结构的竞争模型比较。
因子分析法如何确定主成分及各个指标的权重？
在SPSS中，主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的，如果设置的抽取方法是主成分，那么计算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析尽管原理不同，但是两者综合得分的计算方法是一致的。 确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是： (1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。 (2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。 (3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj β1j*X1 β2j*X2 β3j*X3 …… βnj*Xn Fj 为主成分(j1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。 (4)求出指标权重。 ωi[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。 因子分析应用在评价指标权重确定中，通过主成分分析法得到的各指标的公因子方差，其值大小表示该项指标对总体变异的贡献，通过计算各个公因子方差占公因子方差总和的百分数。
主成分分析中得出的成分矩阵（因子载荷矩阵）和成分得分矩阵的关系是什么？
在主成分分析和因子分析的结果中，都会产生成分得分系数矩阵，用该矩阵中的系数与变量标准化之后的值对应相乘相加，便得出标准化的主成分得分，并且该值与“保存为变量”输出的FAC1_1等是相等的（略微的差异应该是计算时四舍五入的误差）。
人机料法环测，七要素总结？
人是指劳动者。机指机器设备，料指材料，法是指尊循法则。环指环境。测指测量。
现场管理的六个要素即：人、机、料、法、环、测，由于这五个因素的英文名称的第一个字母是M和E，也称为5M1E分析法。
a.人│Man：操作者对质量的认识、技术熟练程度、身体状况等；
b.机器│Machine：机器设备、测量仪器的精度和维护保养状况等；
c.材料│Material：材料的成分、物理性能和化学性能等；
d.方法│Method：这里包括生产工艺、设备选择、操作规程等；
e.测量│Measurement：主要指测量时采取的方法是否标准、正确；
f.环境│Environment：工作地的温度、湿度、照明和清洁条件等。