因子分析中某主成分排名与原始数据表现不符，应如何解释？

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      本人使用因子分析法，将10个变量降维成为2个主成分，
F1=-.2190*Z1-.04083*Z2-.1067*Z3+.02169*Z4+.2047*Z5+.18540*Z6+.1969*Z7+.1784*Z8+.1784*Z9+.1470*Z10
F2=.4728*Z1+.2059*Z2+.3743*Z3+.2172*Z4-.10840*Z5-.04479*Z6-.0586*Z7+-.01951*Z8-.1803*Z9+.02860*Z10

得到名次如下:

	第一主成分	名次	第二主成分	名次	合计	合计名次
X1	2.33	1	-0.14	4	1.89	1
X2	1.87	2	-0.37	11	1.47	2
X3	0.79	3	1.8	2	0.97	3
X4	0.75	4	0.45	3	0.7	4
X5	0.3	5	-0.41	13	0.17	5
X6	-0.01	6	-0.73	17	-0.14	7
X7	-0.28	7	-0.49	15	-0.32	9
X8	-0.3	8	-0.28	5	-0.29	8
X9	-0.35	9	-0.53	16	-0.38	10
X10	-0.41	10	-0.46	14	-0.42	11
X11	-0.54	11	-0.28	6	-0.5	12
X12	-0.59	12	-0.39	12	-0.56	13
X13	-0.63	13	-0.3	7	-0.57	14
X14	-0.66	14	-0.35	8	-0.61	15
X15	-0.73	15	-0.35	9	-0.66	17
X16	-0.73	16	-0.36	10	-0.66	16
X17	-0.82	17	3.19	1	-0.1	6

有图知，变量X17在第一主成分排17位，在第二主成分排第1位。但是根据原始数据，在归属于第一主成分的6个变量中，X17的这六个变量均好于X8-X16。原始数据均为正向，主要原因在于第一主成分的前三个系数均为负数导致。请教大家如何解释原始数据表现更好的X17在第一主成分排名中却名列最后？是否是方法出了问题？感谢之至。

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关键词：原始数据 因子分析 数据表现 数据表 主成分 分析法 如何

“X17的这六个变量均好于X8-X16”是说原始分数更大么？第一主成分的前三个系数均为负数，这说明这三个题目对于因子1起负向预测作用，得分越大就越差。

感谢！@bfzldh  X17的这六个变量均好于X8-X16”就是说原始分数更大。我也明白是前面三个系数起到负向预测作用，但是我想请教一下如何解释这种现象？为什么其无法反映现实存在的情况？是不是说使用因子分析只能看最后的综合排序才有意义？分开看单独的主成份是否存在干扰或者误差？非常感谢。

需要将各个指标进行正向化处理，之后再进行主成分分析，这样含义才会一致。

谢谢 @南南数据  我这个数据每个变量都是越大越好，也没有负数存在，这是否还需要做正向化处理？
旋转成份矩阵如下               
        成份       
        1        2
Z1        .004        .940
Z2        .296        .546
Z3        .362        .911
Z4        .661        .738
Z5        .831        .171
Z6        .887        .323
Z7        .914        .309
Z8        .912        .385
Z9        .916        .068
Z10        .864        .458

具体可以联系我 1968880194

南南数据 发表于 2015-1-26 23:34
具体可以联系我 1968880194

我在做主成分的过程中也存在不能解释现实的情况，想问一下如何做正向化处理

xmusongww 发表于 2015-1-26 21:07
谢谢 @南南数据  我这个数据每个变量都是越大越好，也没有负数存在，这是否还需要做正向化处理？
旋转成份 ...

不知道问题解决了吗，我的数据也出现了和你类似的问题，求解