因子分析以后怎样进行回归分析？急

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因子分析以后进行回归分析，是用因子得分来做呢，还是用因子包含题项得分的均值做？

比如： 因子F1包含题项X1和X2，（某样本F1得分4.33，X1和X2为问卷题项，得分分别为3.16和4.77），用来回归时是用F1的得分4.33还是用X1和X2题项得分的均值？

另外，什么时候用验证性因子分析比较合适， 什么时候用探索性因子分析比较合适？

请高手指点！谢谢！

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关键词：回归分析 因子分析 探索性因子分析 验证性因子分析 验证性因子 因子分析 回归分析

用因子做解释变量做回归呀。因子得分是用不可观测因子表示原始变量，因子不可观测，很难做回归。那么只能用原始变量来表示因子，然后将因子作为一个解释变量回归。
回到你问的问题，就是用x1x2的得分。用x1x2表示因子，将因子作为解释变量建模。
因子回归和主成份回归差不多，区别是因子回归经过旋转，实际意义更明显。
这个学了好一段时间了，记得不是特别清，有错误和遗漏的话还是请其他的高手帮忙指出

验证因子和探索因子不太清除，市场调查里面的吧，这块我不熟

谢谢了，你的意思是不是用X1、X2的值回归而不是用F1的因子得分啊？

楼主是不是做主成分回归？

我是这么理解的，别人可能有不同的看法

用因子的得分来完成回归分析，因子之间的共线性会小，回归效果要好一些。
探索性因子分析是相关的理论结构还未知的情况下进行的，例如某个大概念究竟如何测量还是未知时。
验证性因子分析是有相关的理论支持。

用因子的得分来完成回归

应该使用因子得分，否则还计算因子干嘛啊

用因子得分FAC1-1做回归，那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数，你可以参考网上的文献，另外新生成的因子是不相关的，不用做相关分析了