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关于主成分分析和因子分析的区别描述错误的是?
A. 主成分分析中的主成分是综合指标且互相无关
B. 因子分析得到的因子是相关的
C. 因子分析得到的因子具有较强的可解释性
D. 主成分分析是组合的过程,因子分析是分解的过程
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因子旋转时采用最大方差旋转是一种正交旋转

正确答案是:B: 因子分析得到的因子是相关的。

**专业分析:**

1. **主成分分析(PCA)**:
- 主成分分析的目的是通过线性变换将原始变量转换为一组新的不相关变量,这些新变量称为主成分。每个主成分都是原始变量的线性组合,且这些主成分之间是互相无关的(即正交的)。
- 主成分分析是一种降维技术,主要用于减少数据的维度,同时尽量保留数据的变异性。

2. **因子分析(FA)**:
- 因子分析的目的是通过观察变量之间的相关性,提取出少数几个共同因子,这些因子能够解释大部分的观测变量的共同变异。
- 因子分析得到的因子通常是相互独立的,即在理论上这些因子是不相关的。但在实际操作中,根据旋转方法的不同,因子之间可能会有一定的相关性。
- 因子分析具有较强的可解释性,因为提取的因子通常可以与某些潜在的概念或结构相对应。

3. **区别**:
- 主成分分析是一个组合的过程,通过线性组合原始变量生成新变量(主成分),这些新变量是无关的。
- 因子分析是一个分解的过程,通过分解变量之间的相关性,提取出潜在的共同因子。

综上所述,选项B描述错误,因为理论上因子分析得到的因子应该是相互独立的。