急！还是关于因子分析的SOS

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就是我用因子分析法，一共14个指标，然后因子分析后留下10个分成三类。
那我再做回归分析的话，使用的是10个指标的原始数据吗，但自变量已经变成三个主因子了，可数据却有10列，还是其他什么数据啊
谢谢拉

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关键词：因子分析 sos 因子分析法 回归分析 原始数据 因子分析 sos

等啊等啊等~

是这样的，楼主是不是已经得出在14个指标中有10个指标的累积贡献率达到需要的值了，如果达到的话就用着10个指标回归就可以了，至于你说的3个主因子，只是经济学的解释问题了，到时候就你研究的问题和回归出来的模型在协调说明一下就可以了。

谢谢谢谢了，我再研究研究~~

第一 你因子分析的时候有14个指标怎么会只剩下10个指标了呢，这个比较奇怪，做因子分析不会出现指标减少的情况，分为3类还是可以的。
第二  分成的这3类，在spss分析时，在原始数据后面会有三因子分析的得分，因为这三个因子相当于所有14变量的线性组合。所以你应该可以拿来和你的因变量作回归。
欢迎进一步探讨！

因素分析后剩下的是有效数据，当然用删除后的数据

我想问一下 因素分析后剩下的有效数据是指？如何使其只剩下有效数据？麻烦楼主详细介绍一下，谢谢！

5# lichendaozhu
Rotated Component Matrix(a)
  Component   
1 2 3
X2 .190 .939 .131
X3 -.350 .452 .410
X4 .922 -.226 -.070
X5 .304 .083 .827
X6 .018 .636 .437
X7 .785 .294 .360
X8 .944 .061 .093
X9 -.105 .928 -.114
X10 .934 .076 .247
X11 .767 -.026 .436
X12 .833 -.011 -.246
X13 .556 .666 .067
X14 .853 .271 .237
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 6 iterations.

还是要再旋转一次？晕了

7# lichendaozhu
被上面一位好心人提醒，我估计我大概又做错了~汗