一级指标下面只有三、四个二级指标，该如何降维？

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    本人科研小白，急求各路大神前来相助。我需要用spss进行一元线性回归，我想把几个小指标合并为一个大指标，之前用主成分分析法，但是KMO值为0.497，强行提取了一下，结果做线性回归的时候，自变量前面的系数太大了，我是人文社科类的一年级研究生，自变量前面系数太大显然不符合实际情况，这种情况应该怎么办？

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关键词：主成分分析法 一元线性回归 主成分分析 线性回归 人文社科 降维 数据降维 主成分分析 主成分分析求权重 主成分分析因子分析

KMO不是一般要0.7以上才比较合理吗？有试过把几个小指标标准化或者取对数，再进行主成分分析吗？主成分分析相关性检验结果不好时，有试过用其它方法降维吗？比如因子分析。线性回归时，回归系数过大，可以考虑一下是否是因为因变量和自变量量纲相差太大，如果是，则可以考虑一下对因变量标准化或者取对数

合成一个大指标，SPSS的因子降维分析只是其中一种办法，可以综合使用结构方程、层次分析。另外您的KMO过小，不适合使用因子降维，可以试试其他的方法。另外如果系数太大，可尝试对抽取成分进行标准化处理。

自变量系数过大可能是量纲不统一，因子分析之后的综合得分实际已经是标准化之后的结果，但你其他数据没有标准化的话就可能会造成自变量系数过大。可以把其他变量标准化处理下再试试。另外降维的话可以多试一些方法，如果不需要区分权重，甚至可以尝试一些取平均值等简单方法试试回归效果。如果一定要因子分析，想提升KMO的方法也有，看公因子提取度，把提取度低的指标删除或替换，就能提升KMO值。

HAHA1225 发表于 2021-4-20 20:45
KMO不是一般要0.7以上才比较合理吗？有试过把几个小指标标准化或者取对数，再进行主成分分析吗？主成分分析 ...

我之前已经把所有的数据都转化为Z分数了 是不是因为降维的方法不太合适 我再看看 谢谢您

陈家印 发表于 2021-4-21 08:23
合成一个大指标，SPSS的因子降维分析只是其中一种办法，可以综合使用结构方程、层次分析。另外您的KMO过小， ...

在分析之前已经把所有的数据都标准化处理了 还是出现系数过大的情况...

不啻天地 发表于 2021-4-21 11:22
自变量系数过大可能是量纲不统一，因子分析之后的综合得分实际已经是标准化之后的结果，但你其他数据没有标 ...

谢谢您 我再试试其他降维方法

zjk1029618566 发表于 2021-4-21 18:59
谢谢您 我再试试其他降维方法

如果样本数比较多也可以试试调整样本，KMO值也能变好。但即使KMO值较低，你回归效果不显著的话可能不是降维方法的问题，也有可能是回归模型存在问题，比如异方差、多重共线、自相关等问题，还需要慢慢查找原因。最重要的是考虑实际经济意义，变量从理论分析上是否可行，如果理论上不可行，即使回归显著了也是没有实际意义的。
加油~~~