因子分析的两个问题

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数据的格式大概是这样的:
公司   日期   lbpf   lbpf    aph   conc    stab1    stab2   pt1     pt2
1           08     2       40      32       1         2.2        11        7     80
1           08    3        38      31        1         1           19       9       91
2           08     5      39       91         3       4            20      11       44
2           09    5        22       21       5        4            19        3       23
3           08    6       24       33        4        5           10        2        51
3           09     7       29      54       4         6           11        2         33

因子分析以后发现了3个公因子，这是旋转后的因子分析结果：                                       
                                                                                 Rotated Factor Pattern                                    
                                                                     Factor1         Factor2         Factor3                     
                                                  lbpf             0.96649         0.01561        -0.01374                  
                                                  lbph            0.94689         0.00973        -0.02323                     
                                                  aph             0.94040         0.11942         0.05957                     
                                                  cnoc           0.55547         0.20824         0.09777                     
                                                  stab2          0.11747         0.95714        -0.00190                     
                                                  stab1          0.11008         0.95437         0.02056                     
                                                   pt2             -0.01842        -0.23205         0.79740                     
                                                   pt1              0.10048         0.29078         0.75150


Standardized Scoring Coefficients

                                   Factor1         Factor2         Factor3

                     lbpf          0.32802        -0.06938         0.03095
                     lbph          0.32236        -0.07338         0.03389
                     aph           0.31104        -0.01388        -0.00919
                     cnoc          0.17097         0.05962        -0.04519
                     stab1        -0.04120         0.51162         0.00458
                     stab2        -0.03844         0.51088         0.01068
                     pt2           0.00653         0.02624         0.65817
                     pt1           0.01159        -0.01350         0.65483




我现在需要将数据的因子得分进行K-means聚类分析。

第一个问题是，我是否可以将factor1的得分，作为每个公司在lbpf lbph aph cnoc四个变量上的得分， 将factor 2的得分作为公司在stab2 stab1上的得分， 将factor3的得分作为pt1 pt2的得分，带入聚类分析，将公司进行分类？

第二个问题是，stab1 stab2, pt1 pt2四个变量，都是用来衡量公司同一个方面的特征，但是pt1 pt2的值越高，公司该特征就越明显，而stab1 stab2的值越低，公司该特征越明显。我是否可以直接将factor1的得分与factor2的得分相加，作为公司在该特征方面的得分？还是应该将 stab1stab2改为1/stab1，1/stab2，这样1/stab1 2/stab1就和pt1 pt2一样，值越高，公司改特征越明显，然后再进行因子分析，将factor1 facort2的得分相加，衡量公司该方面的特征?

望有高手能解答，谢谢！


第一个问题，我的想法是:每个公司每年lbpf lbph aph cnoc这4个变量的得分，以公司1，08年为例，得分为： (   0.32802*因子1的幻灯片 43特征  -0.06938*因子2的幻灯片 43特征值 + 0.03095*因子3的幻灯片 43特征值)*2+ ...........就是用各自的值，乘以3个因子的Scoring Coefficients再乘以3个因子的特征值，再求和,是否正确？

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关键词：因子分析 coefficients Standardized coefficient standardize

没有朋友因子分析做的好的吗？

麻烦斑竹帮我转到SPSS版吧，好像SAS版讨论因子分析的很少

从技术上讲，没有什么不可以的。但是你一定要注意三个问题：
第一：原始变量量纲是否一样？ 如果不一样，最好取标准化数据；
第二：原始变量的值的变化方向是否一样？
第三：因子分析有无穷多个因子载荷，你用的方差最大旋转，这种方差最大旋转得到的因子得分和主成分法（未旋转）得到的因子得分是否一致？因为很多实验表明（至少我做过实际测试），两种往往不一致。在不一致的情况下，如何选择？这不是技术问题，而是商业问题。所以，你给出的那些变量不是数学意义上的冷冰冰的死变量，而必须具有实际含义的活变量。

比较赞成楼上的观点
其实因子分析 最后得出的结果很多是在专业解释不清楚的
呵呵

楼主，能分享一点实例吗？谢谢！！！

首先，在因子得分的问题上面，proc factor过程里面有个score的选项，能够直接帮你把因子得分算出来，不用你再用data步算一次；
其次，在做因子分析前，一般都会将数据进行标准化，以消除纲量和数据级的差异对因子分析造成影响，而数据标准化方法众多，包括mean=0且std=1和数据正向化等等，具体的可以找数据标准化相关论文看一下