求助：核心解释变量过多

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现在有8个指标，定义者已分为A（包括A1 A2）,B（包括B1 B2 B3）,C（C1 C2 C3）三类。我希望在模型中添加A B C三个变量，不知道（1）使用主成分分析/因子分析 还是（2）根据定义（每个指标都同等重要，赋予等权重），即A=A1+A2，B=B1+B2+B3等等 哪一种做法比较好？合成后的指标的意义该如何解释呢，是放弃具体指标的解释而选择从A B C大类来解释么？谢谢各位

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