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2012-11-14
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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。
这是我的理解,不知是否正确?
谢谢!

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1不推荐用pca做综合得分分析 2如果对计算协方差矩阵是有影响的,不推荐使用指标正向化
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2012-11-14 09:27:06
1不推荐用pca做综合得分分析
2如果对计算协方差矩阵是有影响的,不推荐使用指标正向化
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2012-11-14 09:34:50
不需要指标正向化。主成分的分量系数即可表示方向关系
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2012-11-14 09:37:20
不需要指标正向化。主成分的分量系数即可表示方向关系。无论是做综合评价和回归分析均如此。特别是在做综合评价时,也不需要。因为使用主成分的分值。
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2012-11-14 10:09:50
jerry7207 发表于 2012-11-14 09:37
不需要指标正向化。主成分的分量系数即可表示方向关系。无论是做综合评价和回归分析均如此。特别是在做综合 ...
多谢,您能否告诉我你的观点的出处?如哪本书,或哪个网页,我好进一步学习一下。
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2012-11-14 11:16:44
jerry7207 发表于 2012-11-14 09:37
不需要指标正向化。主成分的分量系数即可表示方向关系。无论是做综合评价和回归分析均如此。特别是在做综合 ...
可能不对。如果说不需要正向化的话,应该是二者结果一样。因为正向化肯定没有坏处。
但我尝试的结果是,正向化前后排名并不一样。九个指标,我只把第一个正向化了,其它8个都是正指标,不变。排名变化情况见附件:
可以想像,只把一个正向化了,排名就发生了变化,要是有许多逆指标的话,排名变化就会很大。

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