楼主: ztnwqbb
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[求助] 分类变量的因子分析要怎么做 [推广有奖]

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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-1-6 21:17:32
ztnwqbb 发表于 2016-1-6 20:54
我们是把那些问题负载在一个因子上 看他与因变量的解释力 不过我们只是比较不同因素的解释力大小,似乎不 ...
问题负载到一个因子上,这个应该是多个自变量间做因子分析,然后看公因子对因变量的解释力,这个应该是回归。所以综合而言,你们想做的应该是主成分回归。第一步是因子分析,第二步是多元线性回归。如果用SPSS软件做,因子分析后的综合得分值是经过标准化了的,可以直接和因变量构建回归模型。

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ztnwqbb 发表于 2016-1-7 19:59:43
xddlovejiao1314 发表于 2016-1-6 21:17
问题负载到一个因子上,这个应该是多个自变量间做因子分析,然后看公因子对因变量的解释力,这个应该是回 ...
我们是用stata进行多元线性回归...然后觉得因子直接和因变量进行回归是不是不行?但是又不知道具体要怎么操作,网上也查不到。。

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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-1-7 20:17:28
ztnwqbb 发表于 2016-1-7 19:59
我们是用stata进行多元线性回归...然后觉得因子直接和因变量进行回归是不是不行?但是又不知道具体要怎么 ...
第一步做主成分分析,得到公因子;第二步,将第一步得到的公因子作为模型自变量,和因变量构建多元线性回归即可。建议看看https://bbs.pinggu.org/thread-1327326-1-1.html(《应用Stata做统计分析》)这本书,把第一步因子分析做了。多元线性回归做就简单了。祝好运~

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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-1-7 20:17:34
ztnwqbb 发表于 2016-1-7 19:59
我们是用stata进行多元线性回归...然后觉得因子直接和因变量进行回归是不是不行?但是又不知道具体要怎么 ...
第一步做主成分分析,得到公因子;第二步,将第一步得到的公因子作为模型自变量,和因变量构建多元线性回归即可。建议看看https://bbs.pinggu.org/thread-1327326-1-1.html(《应用Stata做统计分析》)这本书,把第一步因子分析做了。多元线性回归做就简单了。祝好运~

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ztnwqbb 发表于 2016-1-7 20:20:49
xddlovejiao1314 发表于 2016-1-7 20:17
第一步做主成分分析,得到公因子;第二步,将第一步得到的公因子作为模型自变量,和因变量构建多元线性回 ...
因子分析猴是直接用公因子得分就和因变量进行回归吗?

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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-1-7 20:24:32
ztnwqbb 发表于 2016-1-7 20:20
因子分析猴是直接用公因子得分就和因变量进行回归吗?
嗯~直接用公因子得分即可。

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ztnwqbb 发表于 2016-1-7 20:45:00
xddlovejiao1314 发表于 2016-1-7 20:24
嗯~直接用公因子得分即可。
好的太感谢你了stata新入门,老师讲的东西又很难,不清不楚的,所以才问了这么多没什么技术含量的问题hhhh,感谢你花了这么多时间回答!谢谢啦~~

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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-1-7 20:49:50
ztnwqbb 发表于 2016-1-7 20:45
好的太感谢你了stata新入门,老师讲的东西又很难,不清不楚的,所以才问了这么多没什么技术含量的问 ...
客气,祝好运~有什么问题可以@我。

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ztnwqbb 发表于 2016-1-7 22:27:17
xddlovejiao1314 发表于 2016-1-7 20:49
客气,祝好运~有什么问题可以@我。
又有问题了抱歉T^T我们的自变量有三个是因子分析后的因子各自和因变量进行一元线性回归,有一个是分类变量虚拟化后和因变量进行多元线性回归(不放在一起多元回归是因为我们想比较他们与因变量的相关性的大小,看解释力的差异),但是想问这样比较会不会有问题...不知道这个属不属于统计范围问题...

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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-1-7 22:53:08
ztnwqbb 发表于 2016-1-7 22:27
又有问题了抱歉T^T我们的自变量有三个是因子分析后的因子各自和因变量进行一元线性回归,有一个是分类变量 ...
不用拆开做额,即不用把得到的3个公因子分别与因变量建一元回归,把所有的变量都纳入模型,构建一个多元线性回归即可。你要看各个指标的解释力,直接看对应的偏回归系数就可以了啊。

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