因子分析后，做回归分析

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我看到一论文，首先，对数据进行因子分析，把因子分析结果作为自变量进行回归分析。然后，根据控制变量身份属性（1和2）把数据分成两部分，分别进行回归分析。重点是分别进行回归分析时，还是用的之前因子分析的结果，并没有分别重新因子分析，请问下为什么？这样可以吗？不用重新分别因子分析吗？谢谢

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关键词：因子分析 回归分析 控制变量 自变量 论文 回归分析 自变量

无为_而动 发表于 2016-12-2 05:53
我看到一论文，首先，对数据进行因子分析，把因子分析结果作为自变量进行回归分析。然后，根据控制变量身份 ...

不用吧，一般很少这样做，或者这样想不做分组，做交互项啊

可以这样理解。因子分析只是在做后面分组回归前自己求取自变量的过程，虽然这个自变量是通过因子分析得来的因子得分。所以可以这样做。不过我个人的疑问是：为什么要分组进行回归，分组把样本量分成两部分了，其代表的总体可能就不一样了，结果存在差异正常。我个人的建议是将这个分组的类别变量直接纳入模型，和关注的变量构建交互项探究关注的自变量对因变量的影响。这样就是全样本。祝好运~

xddlovejiao1314 发表于 2016-12-2 09:41
可以这样理解。因子分析只是在做后面分组回归前自己求取自变量的过程，虽然这个自变量是通过因子分析得来的 ...

谢谢啦！这论文里有三个模型，一个全模型，两个分组模型。全模型里将身份属性纳入控制变量，因子分析结果有3个因子作为自变量。分组模型根据身份属性分为两个模型，还是将因子分析结果3个因子作为自变量，没有重新做分别对应数据的因子分析，我在论文里也没看到相关的文字，只有一次全模型因子分析的过程和结果，并没有3次因子分析。这论文主要是想研究下三种模型下，因子作为自变量对因变量影响的异同。我现在也想做这三种模型，就是不晓得因子分析是只做一次，还是要分别做三次？好纠结！

xddlovejiao1314 发表于 2016-12-2 09:41
可以这样理解。因子分析只是在做后面分组回归前自己求取自变量的过程，虽然这个自变量是通过因子分析得来的 ...

谢谢啦！我现在好纠结，想借鉴这篇论文模型，一共三个模型，一个全模型，两个分组模型。全模型中，将身份属性纳入控制变量，因子分析结果3个因子作为自变量。根据身份属性，分为两个模型，但好像还是用的是全模型因子分析的结果数据作为自变量。在整个论文，我只看到全模型因子分析的过程描述，没有两个分组模型的因子分析的过程描述。难道三个模型只需要一次因子分析，不需要三次因子分析吗？不晓得我的理解有错没，求大神指点！

无为_而动 发表于 2016-12-2 14:38
谢谢啦！我现在好纠结，想借鉴这篇论文模型，一共三个模型，一个全模型，两个分组模型。全模型中，将身份 ...

我上条回复已经说的很明确啦。一次因子分析即可。

xddlovejiao1314 发表于 2016-12-2 09:41
可以这样理解。因子分析只是在做后面分组回归前自己求取自变量的过程，虽然这个自变量是通过因子分析得来的 ...

您好，我想问一下 我在做主成分分析的时候 KMO检验小于0.5，所以我减去了几个无关变量进行分析，之后我要做回归，但是有几个无关变量我没有做主成分分析，这些变量还有主成分分析得出的因子都要成为回归分析的自变量，只是一些是用的因子，其值取为因子得分，一些是没用到主成分分析的无关变量，其值为我赋值的。这样可以吗？如果不加那几个无关变量，会存在变量遗漏问题，所以想请教一下