关于因子分析中逆向指标正向化的必要性

zyghenan 发表于 2019-2-11 10:09
那最后的评价值优劣怎么判断？

比较复杂，需要考虑特征根（权重）及因子性质的。

kuangsir6 发表于 2019-2-11 13:04
比较复杂，需要考虑特征根（权重）及因子性质的。

原始数据采用标准差标准化的时候，是不考虑是否可以用于评价的，这种标准化方法本身是没有方向性的。

zyghenan 发表于 2019-2-11 15:51
原始数据采用标准差标准化的时候，是不考虑是否可以用于评价的，这种标准化方法本身是没有方向性的。

请问大神：
1.“正向逆向指标”是通过SPSS的转换-计算变量前加负号吗？还是应该如何操作进行正向化？
2.好几个二级指标本身数值都是正数，那其中逆向指标的判定是依据主观判断其对一级指标影响正负水平来确定吗？或者有没有更客观和可靠的方法判断哪些二级指标需要正向化处理？

zyghenan 发表于 2019-2-11 15:51
原始数据采用标准差标准化的时候，是不考虑是否可以用于评价的，这种标准化方法本身是没有方向性的。

我也觉得你说得对。

cyming 发表于 2019-3-4 17:18
请问大神：
1.“正向逆向指标”是通过SPSS的转换-计算变量前加负号吗？还是应该如何操作进行正向化？
2 ...

1、逆向指标正向化有取倒数或者直接加负号，由于取倒数是非线性的，推荐直接加负号。
2、最好依据已有的文献或者经验判断指标的正负性。尤其是主成分分析中得到的主成分函数表达式中指标系数为负时，并不代表该指标就是负向指标，只是主成分的运算结果。因此，指标正负性的判断要在主成分分析前完成。

jiemin 发表于 2019-6-3 22:29
我也觉得你说得对。

谢谢，互相交流。

学习了，哈哈

转自百度：
主成分分析有两个应用：一是主成分评价（综合评价），二是多重共线性时作主成分回归。
许多SPSS的书，包括影响较大的张文彤的书，并没有要求要把指标正向化，即逆指标都化成正指标。
我的理解，对于第一种应用，主成分评价，因为要算综合得分，分值越大越好，因此，必须要正向化。
而对于第二种应用，即主成分回归，因为不是要综合评价，分值越大越好，而只关注自变量对因变量的影响。因此，无须正向化。

将指标正向化后（简单的取负数了），结果没有变化正常吗？

我正向化之后跑出来的结果和没有正向化差很多啊