通过因子分析得到Logistic回归模型后，原始变量怎么代入预测

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想请教下各位大神spss回归模型预测问题：我用 A组样本数据，自变量有9个X，通过因子分析后得到4个关键因子F，然后进行二元回归得到了回归模型；用该回归模型，在预测B组样本数据结果时，怎么将B组样本数据的9个原始自变量X，转换成4个因子代入模型预测呢？谢谢。

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关键词：Logistic回归模型 logistic回归 logistic logisti ogistic

我是用stata做的，不太清楚spss
stata对应9个变量，4个公因子的代码：
factortest x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
factor x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9,pcf
rotate  
predict f1 f2 f3 f4
matrix define var = e(r_Ev)
local twei = var[1,1]+var[1,2]+var[1,3]+var[1,4]
local wei1 = var[1,1] / `twei'
local wei2 = var[1,2] / `twei'
local wei3 = var[1,3] / `twei'
local wei4 = var[1,4] / `twei'
gen 新变量 = `wei1'*f1+ `wei2'*f2+ `wei3'*f3+ `wei4'*f4

spss的话要根据成分因子每个比重的权重计算，例如四个因子中的F1就以得出的成分矩阵，9个变量的数与成分矩阵系数相乘，然后最后相加。
例子为：因子得分1=0.513*研发人员数量+0.154*研发人员数量占比(%)+0.511*研发投入金额
这样算出四个的因子得分数。

a15263854 发表于 2022-4-8 21:33
spss的话要根据成分因子每个比重的权重计算，例如四个因子中的F1就以得出的成分矩阵，9个变量的数与成分矩 ...

感谢回复。我之前也是这么认为的，只是在具体计算的时候，用第一组样本数据得到了因子公式F1=aX1+bX2...，但是实际我重新用第一组样本数据代入时，公式计算的因子得分与SPSS计算出来的不一样，就有点疑惑了。看了网上说可能是因为在因子分析得出旋转矩阵时，SPSS会对数据进行标准化处理？所以这块没明白，我就无法用模型进行预测

佩奇的爸爸 发表于 2022-4-8 16:09
我是用stata做的，不太清楚spss
stata对应9个变量，4个公因子的代码：
factortest x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 ...

感谢回复。理解了，感觉spss和stata逻辑应该差不多，只是我在计算时，用公式计算的因子得分与SPSS直接计算出来的不一样，就有点疑惑了。。。