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2671 5
2021-12-15
求助各位大神!!!
我需要分析连续5年两个来源地(A地,B地)的同一个产品(产地会对产品质量产生影响)对因变量的影响差异。
产品质量的评价指标有28个,我需要从这28个指标中找出对因变量影响最显著的一个或几个指标。
我用的是主成分回归,利用得到的3个主成分的得分值与因变量进行多元线性回归,发现PC3中载荷值>0.3的指标数值差异并不大,但是却对因变量有显著性影响,为什么会出现这种情况?存在的问题:产品质量的评价指标多于样本量,是不是我的数据不能进行主成分分析(其实看到好多文献里的评价指标都大于样本量)。如果不能用主成分回归那还有其他的分析方法可以解决这个问题嘛?谢谢各位大神!!!
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2021-12-16 21:56:24
可以试着反过来,用因子分析找综合自变量来建立模型。
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2021-12-17 14:00:35
最简单的办法就是标准化之后做回归,找一本高级统计的书跟着做,线性回归里面本来就有一个内容就是根据R方变化找到影响因素的内容,初步确认之后,如果还想再精细一点,就可以用RWA的方法去做,看看哪个自变量对因变量方法的解释率最高
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2021-12-17 17:33:05
miumiumao 发表于 2021-12-16 21:56
可以试着反过来,用因子分析找综合自变量来建立模型。
因子分析是不是也对样本量有要求?我的样本量就10个,但是指标太多了,是不是不适合做因子分析?
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2021-12-17 17:36:42
长中big渣 发表于 2021-12-17 14:00
最简单的办法就是标准化之后做回归,找一本高级统计的书跟着做,线性回归里面本来就有一个内容就是根据R方 ...
我查到多元线性回归对样本量也是有要求的,我现在正在尝试用偏最小二乘去做。
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2021-12-18 18:41:47
洋气点儿爸 发表于 2021-12-17 17:33
因子分析是不是也对样本量有要求?我的样本量就10个,但是指标太多了,是不是不适合做因子分析?
样本数10个,指标太多的情况下,的确就不够数据分析了。楼下说的回归拟合可以考虑。先直接用SPSS做直接回归看看。
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