关于主成分的疑问？？？

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昨天把我自己的论文拿给导师看了，导师提出一个让我无从回答的问题。问我为什么要先提取主成分，然后再进行回归分析？我说看了很多文献都是这样的方法。所以现在请问各位达人，原因何在？
       下面介绍一下论文的大概思路：问卷调查数据的整理分析与描述（选取了8个相关的自变量）——提取特征值大于1的四个主成分——将提取的主成分作为自变量建立logistic模型——回归结果显著，结论分析。
        最后导师说让我把主成分分析去掉直接做线性回归。我总觉得这样不合适，所以来请教各位了，希望高手解疑。。。。。。

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关键词：主成分 Logistic模型 logistic logisti ogistic 疑问

我也遇到同样的问题
我的情况是KMO只0.6，EFA的效果不是太好，所以想免去这个环节
但是师兄引用投稿经验给的说法是，在国内做回归不经过这些流程就“不规范”，投了会被告知“不够规范、严谨”。

我和你的导师有同样的疑问，谈谈我的看法：
1，既然最后目标是线性回归，你做主成分分析的目的是什么？线性回归的目的，是表述自变量和因变量的
关系，你一旦做了主成分，如何把Z变量与原自变量对应起来？这是主成分分析面临最关键的问题。还是那
句话：你做主成分的目的是什么？你自己要想清楚。

2，主成分分析的最重要作用之一，是降维，把一个多维的问题简单化而又不丢失大部分的信息（信息肯定
是有损失的），你要想清楚，丢失的信息对你而言意味着什么？如何去解释？

3，我有个项目，自变量很多，但是要求给客户提供一个直观的图示，我就只好先做主成分了，然后用3个Z
分量做3D图给客户，这样他们就容易接受多了，当然丢失的信息在他们可接受的范围内。

总之，你要清楚你做主成分的目的，在想清楚之前，你还是听你导师的吧。

Good Luck！

3# sparc10
1、做主成分的目的一方面是起到降维的作用，另一方面由于调查数据描述的变量各不相同，因此采用标准化处理，可以对变量进行无量纲化处理；
2、所谓的信息丢失，我想说的是方差累计贡献率达到85%以上应该就足以说明问题了
3、最后还是要谢谢您的指导和交流啊，看来你也一定是高手啊，希望以后多向您学习！

2# 小Ro
我和你也有同感，看了很多国内的文献，但凡比较权威一点的杂志在处理问卷数据的时候都会运用主成分分析法，提取几个主成分然后做线性回归，但是我导师的意见我又没办法反驳。焦急中、、、、、、