利用主成分分析方法通过综合若干个指标来衡量来一个变量

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例如：我想用知乎中用户的“粉丝数（a_follower ）”、“点赞数(a_like)”、“感谢数(a_thank)”、“回答数(a_ans)”来衡量其“来源可信度（source credibility）”。不知下面的操作方式和分析过程是否正确，望给与指导与帮助。

1、数据情况：

• 数据类型：非平衡面板数据；
• 周期：数据总共有8期；
• 目标：想利用主成分分析将几个指标降维，形成一个综合评价的变量。
  

数据示例如下：

1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
2. clear
   
3. input  a_ans a_follower a_like a_thank
   
4. 189 76346 40183 8280
   
5. 189 76682 40311 8294
   
6. 189 76849 40334 8301
   
7. 189 76963 40364 8310
   
8. 189 77089 40398 8317
   
9. 189 77222 40417 8321
   
10. 189 77352 40434 8324
    
11. 189      77372  40452  8327
    
12. 110   5360   4127   544
    
13. 113   5904   4203   563
    
14. 96   6411   4285   583
    
15. 101   6906   6886   767
    
16. 102   7660   9886   966
    
17. 103   8675  11711  1125
    
18. 104   9675  12719  1231
    
19. 105  10639  13833  1325
    
20. 243  48744  23772  4006
    
21. 246  49306  23915  4025
    
22. 246  49681  23946  4027
    
23. 247  49987  24058  4054
    
24. 247  50201  24108  4066
    
25. 248  50445  24468  4097
    
26. 248  50569  24704  4112
    
27. 248  50794  24879  4131
    
28. end

复制代码

[/code]

2、分析过程

• （1）先对所有变量进行了标准化的处理
• （2）主成份分析过程
  

结果：
特征值（eigenvalue）大于1的只有1个：Factor 1。Factor 1解释了79%的累计方差占比。

• （3）KMO和Bartlett检验
  

结果：KMO为0.77左右，应该算还可以。

• （4）计算因子得分
  

问题：（1）分析的过程是否正确呢？
          （2）f1是最后的综合评价指标吗？如果是，那么f1为负值又怎么解释呢？
          （3）该方法是否适合面板数据呢？
谢谢！

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关键词：主成分分析 分析方法 主成分 Credibility eigenvalue

求大神们指导啊