如何找出自变量中对因变量影响最显著的一个或几个因素？

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求助各位大神！！！
我需要分析连续5年两个来源地（A地，B地）的同一个产品（产地会对产品质量产生影响）对因变量的影响差异。
产品质量的评价指标有28个，我需要从这28个指标中找出对因变量影响最显著的一个或几个指标。
我用的是主成分回归，利用得到的3个主成分的得分值与因变量进行多元线性回归，发现PC3中载荷值>0.3的指标数值差异并不大，但是却对因变量有显著性影响，为什么会出现这种情况？存在的问题：产品质量的评价指标多于样本量，是不是我的数据不能进行主成分分析（其实看到好多文献里的评价指标都大于样本量）。如果不能用主成分回归那还有其他的分析方法可以解决这个问题嘛？谢谢各位大神！！！

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关键词：自变量 因变量 多元线性回归 主成分回归 主成分分析

可以试着反过来，用因子分析找综合自变量来建立模型。

最简单的办法就是标准化之后做回归，找一本高级统计的书跟着做，线性回归里面本来就有一个内容就是根据R方变化找到影响因素的内容，初步确认之后，如果还想再精细一点，就可以用RWA的方法去做，看看哪个自变量对因变量方法的解释率最高

miumiumao 发表于 2021-12-16 21:56
可以试着反过来，用因子分析找综合自变量来建立模型。

因子分析是不是也对样本量有要求？我的样本量就10个，但是指标太多了，是不是不适合做因子分析？

长中big渣 发表于 2021-12-17 14:00
最简单的办法就是标准化之后做回归，找一本高级统计的书跟着做，线性回归里面本来就有一个内容就是根据R方 ...

我查到多元线性回归对样本量也是有要求的，我现在正在尝试用偏最小二乘去做。

洋气点儿爸 发表于 2021-12-17 17:33
因子分析是不是也对样本量有要求？我的样本量就10个，但是指标太多了，是不是不适合做因子分析？

样本数10个，指标太多的情况下，的确就不够数据分析了。楼下说的回归拟合可以考虑。先直接用SPSS做直接回归看看。