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雷达卡
研究中有7个自变量，均为潜变量（有3-4个问项指标），和一个因变量（3个问项指标）。首先需要检测量表的效度，进行探索性因素分析，是否应该将7个自变量与因变量全部一起做因素分析呢？可是由于数据是使用李克特7分量表，可能有几个自变量与因变量相关性较高，分值比较接近。如果将自变量和因变量全部放在一起做探索性因素分析，按照特征值大于1，利用主成分法提取，只能提出7个主成分，无法提取8个维度，而且因变量的3个问项会跑到别的变量维度下（没法单独构成一个主成分），但是如果只将7个自变量一起跑因素分析，就还是可以提取出7个成分。1. 请问这种情况下，可以将这7个自变量单独进行因素分析，然后因变量单独进行因素分析吗？
2. 通常进行完因素分析之后，如何进行多元回归分析呢？书上通常都没仔细讲解如何进行潜变量（有多个维度指标组成的）的多元回归分析，好像看到有说取每个变量测量题项的均值一说，比如自变量X，有4个测量指标问项，那么就在SPSS中，进行compute操作，X_AVERAGE=(X1+X2+X3+X4)/4，所有变量都如此处理，然后使用每个自变量的均值作为代替这个潜变量，进行多元回归分析，可是取均值的方法个人认为不妥，因为每一个测量题项实际问的问题是有差异的，他们的因素载荷也会不同，如果取均值代表整个构面变量，可能会有偏差啊。
另外还有一说，是在进行探索性因素分析时，就可以根据因素分子结果将每个提取的主成分保存为factor scores，如按照regression的方式，这样的结果好像是经过标准化处理后的，然后进行多元回归分析时，直接使用这些标准化因子得分代表每个变量就可以了。但是，如果没法将自变量和因变量同时放在一次因素分析之中，单独进行两次因素分析保存的factor scoress，也无法直接进行多元回归分析吧，求助懂行的大侠，这种情况应该如何是好啊？
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