题目
下列关于因子分析的说法，正确的有（）。A.小样本数据相关系数的可靠性较差，因子分析要求观测数至少应是变量数的5倍，最好是10倍以上B.因子分析可以解决变量间的信息重叠问题，以进行客观准确的评价或预测C.参与因子分析的变量必须是数值型变量，即要求数据是由定距或者定比测量尺度得到的D.对于非数值型或非测量型变量，一般可以利用虚拟变量先将其转化成数值型变量，然后再进行因子分析E.由于因子分析对变量之间的相关程度较为敏感，为保证分析质量,需要事先进行稳健性比较
下列关于因子分析的说法，正确的有（）。
A.小样本数据相关系数的可靠性较差，因子分析要求观测数至少应是变量数的5倍，最好是10倍以上
B.因子分析可以解决变量间的信息重叠问题，以进行客观准确的评价或预测
C.参与因子分析的变量必须是数值型变量，即要求数据是由定距或者定比测量尺度得到的
D.对于非数值型或非测量型变量，一般可以利用虚拟变量先将其转化成数值型变量，然后再进行因子分析
E.由于因子分析对变量之间的相关程度较为敏感，为保证分析质量,需要事先进行稳健性比较
题目解答
答案
正确的说法有：
A. 小样本数据相关系数的可靠性较差，因子分析要求观测数至少应是变量数的5倍，最好是10倍以上。因子分析在小样本情况下容易受到抽样误差的影响，因此大样本有助于提高可靠性。
C. 参与因子分析的变量必须是数值型变量，即要求数据是由定距或者定比测量尺度得到的。因子分析建立在连续型变量的基础上，需要测量尺度具有一定的度量水平。
D. 对于非数值型或非测量型变量，一般可以利用虚拟变量先将其转化成数值型变量，然后再进行因子分析。这是因为因子分析要求数值型数据，可以通过虚拟变量的方式将非数值型数据进行转化。
E. 由于因子分析对变量之间的相关程度较为敏感，为保证分析质量，需要事先进行稳健性比较。在因子分析前，进行稳健性比较可以帮助确保分析结果的可靠性和稳定性。
解析
步骤 1：小样本数据相关系数的可靠性
小样本数据相关系数的可靠性较差，因子分析要求观测数至少应是变量数的5倍，最好是10倍以上。因子分析在小样本情况下容易受到抽样误差的影响，因此大样本有助于提高可靠性。
步骤 2：因子分析解决变量间的信息重叠问题
因子分析可以解决变量间的信息重叠问题，以进行客观准确的评价或预测。因子分析通过提取公共因子，减少变量间的冗余信息，从而提高分析的准确性和客观性。
步骤 3：参与因子分析的变量类型
参与因子分析的变量必须是数值型变量，即要求数据是由定距或者定比测量尺度得到的。因子分析建立在连续型变量的基础上，需要测量尺度具有一定的度量水平。
步骤 4：非数值型或非测量型变量的处理
对于非数值型或非测量型变量，一般可以利用虚拟变量先将其转化成数值型变量，然后再进行因子分析。这是因为因子分析要求数值型数据，可以通过虚拟变量的方式将非数值型数据进行转化。
步骤 5：因子分析的稳健性比较
由于因子分析对变量之间的相关程度较为敏感，为保证分析质量，需要事先进行稳健性比较。在因子分析前，进行稳健性比较可以帮助确保分析结果的可靠性和稳定性。
小样本数据相关系数的可靠性较差，因子分析要求观测数至少应是变量数的5倍，最好是10倍以上。因子分析在小样本情况下容易受到抽样误差的影响，因此大样本有助于提高可靠性。
步骤 2：因子分析解决变量间的信息重叠问题
因子分析可以解决变量间的信息重叠问题，以进行客观准确的评价或预测。因子分析通过提取公共因子，减少变量间的冗余信息，从而提高分析的准确性和客观性。
步骤 3：参与因子分析的变量类型
参与因子分析的变量必须是数值型变量，即要求数据是由定距或者定比测量尺度得到的。因子分析建立在连续型变量的基础上，需要测量尺度具有一定的度量水平。
步骤 4：非数值型或非测量型变量的处理
对于非数值型或非测量型变量，一般可以利用虚拟变量先将其转化成数值型变量，然后再进行因子分析。这是因为因子分析要求数值型数据，可以通过虚拟变量的方式将非数值型数据进行转化。
步骤 5：因子分析的稳健性比较
由于因子分析对变量之间的相关程度较为敏感，为保证分析质量，需要事先进行稳健性比较。在因子分析前，进行稳健性比较可以帮助确保分析结果的可靠性和稳定性。