楼主: tomhanks
9505 3

[回归分析求助] stata做因子分析的结果解释 Factor Analysis--Stata Annotated Output [推广有奖]

  • 1关注
  • 4粉丝

VIP

已卖:1189份资源

博士生

27%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
67046 个
通用积分
56.3671
学术水平
6 点
热心指数
8 点
信用等级
3 点
经验
2784 点
帖子
121
精华
0
在线时间
172 小时
注册时间
2004-11-13
最后登录
2024-12-19

楼主
tomhanks 发表于 2012-1-12 11:09:27 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币

Stat Computing > Stata > Output

Help the Stat Consulting Group by giving a gift             


powered by



Stata Annotated Output
Factor Analysis
This page shows an example factor analysis with footnotes explaining the output. We will do an iterated principal axes (ipf option) with SMC as initial communalities retaining three factors (factor(3) option) followed by varimax and promax rotations.
These data were collected on 1428 college students (complete data on 1365 observations) and are responses to items on a survey.  We will use item13 through item24 in our analysis.
use http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/output/m255, clearfactor item13-item24, ipf factor(3)(obs=1365)            (iterated principal factors; 3 factors retained)  Factor     Eigenvaluea    Differenceb   Proportionc   Cumulatived------------------------------------------------------------------     1        5.85150         5.04464      0.8336         0.8336     2        0.80687         0.44540      0.1149         0.9485     3        0.36146         0.23001      0.0515         1.0000     4        0.13146         0.07619      0.0187         1.0187     5        0.05527         0.02362      0.0079         1.0266     6        0.03164         0.02946      0.0045         1.0311     7        0.00218         0.00658      0.0003         1.0314     8       -0.00440         0.01466     -0.0006         1.0308     9       -0.01906         0.02688     -0.0027         1.0281    10       -0.04594         0.01440     -0.0065         1.0215    11       -0.06035         0.03050     -0.0086         1.0129    12       -0.09084               .     -0.0129         1.0000a. Eigenvalue: An eigenvalue is the variance of the factor. In the initial factor solution, the first factor will account for the most variance, the second will account for the next highest amount of variance, and so on. Some of the eigenvalues are negative because the matrix is not of full rank, that is, although there are 12 variables the dimensionality of the factor space is much less。 There are at most seven factors possible. b. Difference: Gives the differences between the current and following eigenvalue.
c. Proportion: Gives the proportion of variance accounted for by the factor.
d. Cumulative: Gives the cumulative proportion of variance accounted for by this factor plus all of the previous ones.


               Factor Loadingse    Variable |      1          2          3    Uniquenessf-------------+-------------------------------------------      item13 |   0.71339   -0.39873    0.09231    0.32356      item14 |   0.70320   -0.33908    0.09782    0.38097      item15 |   0.72122   -0.24499    0.10575    0.40864      item16 |   0.64779   -0.18905    0.11144    0.53220      item17 |   0.78307   -0.07337    0.06670    0.37698      item18 |   0.73947    0.34478    0.11291    0.32157      item19 |   0.61655    0.41588    0.15515    0.42284      item20 |   0.55009    0.23916    0.09318    0.63152      item21 |   0.73173    0.11683    0.00067    0.45093      item22 |   0.61281    0.26089   -0.02282    0.55588      item23 |   0.81937   -0.02620   -0.34543    0.20863      item24 |   0.69515    0.01825   -0.38727    0.36646e. Factor Loadings: The factor loadings for this orthogonal solution represent both how the variables are weighted for each factor but also the correlation between the variables and the factor.
e. Uniqueness: Gives the proportion of the common variance of the variable not associated with the factors. Uniqueness is equal to 1 - communality.

rotate, varimax horstFactor analysis/correlation                        Number of obs    =     1365    Method: iterated principal factors             Retained factors =        3    Rotation: orthogonal varimax (Horst on)        Number of params =       33    --------------------------------------------------------------------------         Factor  |     Variance   Difference        Proportion   Cumulative    -------------+------------------------------------------------------------        Factor1  |      2.94943      0.29428            0.4202       0.4202        Factor2  |      2.65516      1.23992            0.3782       0.7984        Factor3  |      1.41524            .            0.2016       1.0000    --------------------------------------------------------------------------    LR test: independent vs. saturated:  chi2(66) = 8683.10 Prob>chi2 = 0.0000Rotated factor loadings (pattern matrix) and unique variancesg    -----------------------------------------------------------        Variable |  Factor1   Factor2   Factor3 |   Uniquenessh     -------------+------------------------------+--------------          item13 |   0.7714    0.1740    0.2260 |      0.3236            item14 |   0.7256    0.2130    0.2171 |      0.3810            item15 |   0.6756    0.2950    0.2187 |      0.4086            item16 |   0.5908    0.2926    0.1820 |      0.5322            item17 |   0.5867    0.4461    0.2825 |      0.3770            item18 |   0.2865    0.7386    0.2255 |      0.3216            item19 |   0.1702    0.7281    0.1343 |      0.4228            item20 |   0.2278    0.5396    0.1594 |      0.6315            item21 |   0.4020    0.5333    0.3210 |      0.4509            item22 |   0.2178    0.5584    0.2913 |      0.5559            item23 |   0.4488    0.3769    0.6692 |      0.2086            item24 |   0.3235    0.3205    0.6528 |      0.3665      -----------------------------------------------------------Factor rotation matrix    -----------------------------------------                 | Factor1  Factor2  Factor3     -------------+---------------------------         Factor1 |  0.6584   0.6121   0.4381          Factor2 | -0.6840   0.7294   0.0088          Factor3 |  0.3141   0.3055  -0.8989     -----------------------------------------
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:Annotated Analysis annotate Analysi alysis collected principal college example factors

沙发
tomhanks 发表于 2012-1-12 11:12:34

g. Rotated Factor Loadings: The factor loadings for the varimax orthogonal rotation represent both how the variables are weighted for each factor but also the correlation between the variables and the factor. A varimax rotation attempts to maximize the squared loadings of the columns.
h. Uniqueness: Same values as in e. above because it is still a three factor solution.

The blanks option displays only factor loading greater than a specific value (say 0.3).
rotate, varimax horst blanks(.3)  

Factor analysis/correlation                        Number of obs    =     1365
    Method: iterated principal factors             Retained factors =        3
    Rotation: orthogonal varimax (Horst on)        Number of params =       33

    --------------------------------------------------------------------------
         Factor  |     Variance   Difference        Proportion   Cumulative
    -------------+------------------------------------------------------------
        Factor1  |      2.94943      0.29428            0.4202       0.4202
        Factor2  |      2.65516      1.23992            0.3782       0.7984
        Factor3  |      1.41524            .            0.2016       1.0000
    --------------------------------------------------------------------------
    LR test: independent vs. saturated:  chi2(66) = 8683.10 Prob>chi2 = 0.0000

Rotated factor loadings (pattern matrix) and unique variances

    -----------------------------------------------------------
        Variable |  Factor1   Factor2   Factor3 |   Uniqueness
    -------------+------------------------------+--------------
          item13 |   0.7714                     |      0.3236  
          item14 |   0.7256                     |      0.3810  
          item15 |   0.6756                     |      0.4086  
          item16 |   0.5908                     |      0.5322  
          item17 |   0.5867    0.4461           |      0.3770  
          item18 |             0.7386           |      0.3216  
          item19 |             0.7281           |      0.4228  
          item20 |             0.5396           |      0.6315  
          item21 |   0.4020    0.5333    0.3210 |      0.4509  
          item22 |             0.5584           |      0.5559  
          item23 |   0.4488    0.3769    0.6692 |      0.2086  
          item24 |   0.3235    0.3205    0.6528 |      0.3665  
    -----------------------------------------------------------
    (blanks represent abs(loading)<.3)

Factor rotation matrix

    -----------------------------------------
                 | Factor1  Factor2  Factor3
    -------------+---------------------------
         Factor1 |  0.6584   0.6121   0.4381
         Factor2 | -0.6840   0.7294   0.0088
         Factor3 |  0.3141   0.3055  -0.8989
    -----------------------------------------

rotate, promax horst blanks(.3)

Factor analysis/correlation                        Number of obs    =     1365
    Method: iterated principal factors             Retained factors =        3
    Rotation: oblique promax (Horst on)            Number of params =       33

    --------------------------------------------------------------------------
         Factor  |     Variance   Proportion    Rotated factors are correlated
    -------------+------------------------------------------------------------
        Factor1  |      4.86265       0.6927
        Factor2  |      4.52052       0.6440
        Factor3  |      4.30842       0.6138
    --------------------------------------------------------------------------
    LR test: independent vs. saturated:  chi2(66) = 8683.10 Prob>chi2 = 0.0000

Rotated factor loadings (pattern matrix) and unique variancesi

    -----------------------------------------------------------
        Variable |  Factor1   Factor2   Factor3 |   Uniquenessj
    -------------+------------------------------+--------------
          item13 |   0.8518                     |      0.3236  
          item14 |   0.7855                     |      0.3810  
          item15 |   0.6969                     |      0.4086  
          item16 |   0.6044                     |      0.5322  
          item17 |   0.5087                     |      0.3770  
          item18 |             0.7626           |      0.3216  
          item19 |             0.8200           |      0.4228  
          item20 |             0.5541           |      0.6315  
          item21 |             0.4298           |      0.4509  
          item22 |             0.5265           |      0.5559  
          item23 |                       0.7187 |      0.2086  
          item24 |                       0.7502 |      0.3665  
    -----------------------------------------------------------
    (blanks represent abs(loading)<.3)

Factor rotation matrix

    -----------------------------------------
                 | Factor1  Factor2  Factor3
    -------------+---------------------------
         Factor1 |  0.8977   0.8593   0.8479
         Factor2 | -0.4157   0.4864   0.0071
         Factor3 |  0.1462   0.1581  -0.5301
    -----------------------------------------
i. Rotated Factor Loadings: The factor loadings for the promax oblique rotation represent how the each of the variables are weighted for each factor. Note: these are not correlations between variables and factors. The promax rotation allows the factors to be correlated in an attempt to better approximate simple structure.
i. Uniqueness: Same values as in e. and h. above because it is still a three factor solution.
The estat common command is a postestimation command that displays the correlation among the factors of an oblique rotation.
estat common

Correlation matrix of the promax(3) rotated common factors

    --------------------------------------------
         Factors |  Factor1   Factor2   Factor3
    -------------+------------------------------
         Factor1 |        1                     
         Factor2 |    .5923         1           
         Factor3 |    .6807     .6482         1
    --------------------------------------------
How to cite this page
Report an error on this page or leave a comment
UCLA Researchers are invited to our Statistical Consulting Services
We recommend others to our list of Other Resources for Statistical Computing Help
These pages are Copyrighted (c) by UCLA Academic Technology Services
The content of this web site should not be construed as an endorsement of any particular web site, book, or software product by the University of California.

藤椅
pavel1991 发表于 2015-2-15 15:39:16
好复杂呀

板凳
小野说好啊 学生认证  发表于 2020-12-17 18:46:04
用户体验度极差

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群
GMT+8, 2026-1-3 20:41