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2013-04-21
我在做毕业论文。要用到因子分析和主成分分析,然后再用得到的主成分与因变量进行线性回归。

我做出了两个因子的特征值大于1~是不是就能得到两个主成分呢?

还有就是我真的做出了两个因子的特征值大于1,我就弄了两个主成分,然后按照步骤计算出来两个主成分的值分别是多少。

接着我又做了线性回归分析,可是有一个主成分不显著!!!

有没有人知道这种情况是正常的还是不正常的啊~~T_T。。。。。

不知道有没有人能看得懂我的问题啊T_T。。。我快被折磨疯了。。求助啊求助~~~
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2013-4-21 17:19:21
你这情况正常,不过你做因子分析的时候有问题,你需要把你所说的 1 改小(根据公因子的累积贡献率来改此值),目的是得到更多的公因子,最后这些公因子用原始变量来表示。提取的公因子相当于新的变量,把这些新变量作为线性回归的自变量,然后再进一步分析。ps:不知道我说的是否够清楚?
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2013-4-21 18:56:43
d715528747 发表于 2013-4-21 17:19
你这情况正常,不过你做因子分析的时候有问题,你需要把你所说的 1 改小(根据公因子的累积贡献率来改此值) ...
我提取的大于1的是有两个公因子,他的累计贡献率是94%多点儿,然后如果我提取3个公因子的话,类几率就达到了99.475%之多~~然后我就提取了3个公因子出来,接下来进行的分析就叫做主成分分析了吧?我又继续用3个主成分去做线性回归,就有一个变量的“Sig.”这一项是0.344,那如果这样的话就表示它无法通过显著性检验是吧?然后我就迷茫了~~T_T。。。
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2013-4-21 19:25:11
d715528747 发表于 2013-4-21 17:19
你这情况正常,不过你做因子分析的时候有问题,你需要把你所说的 1 改小(根据公因子的累积贡献率来改此值) ...
还有一点就是我提取了3个因子之后用原变量表示了一下公因子,继续做线性回归,发现VIF值特别大,然后我查了下资料发现是存在自变量间的共线性,然后我剔除了VIF值最大的那个自变量,留下两个自变量之后VIF值就小于10了~(这里的自变量都是指我得到的公因子)。
这个问题出现也属于正常现象吗??
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2013-4-21 19:37:01
沉默_Amote 发表于 2013-4-21 18:56
我提取的大于1的是有两个公因子,他的累计贡献率是94%多点儿,然后如果我提取3个公因子的话,类几率就达到 ...
如果两个公因子的累积贡献率已经达到那么多了,三个或两个就无所谓了,我想问的是:你原始变量有几个?
如果原始变量不多,且相关性不是很大的话就直接做回归就好。如果适合做因子分析,那么可以看下,你提取两个公因子与提取三个公因子,这两个尝试,旋转后的公因子到底哪一个更好解释。如果提取两个公因子分别能更好的解释原始变量,那就选两个的,接着做线性回归,至于回归的结果,若p值不显著,你可以尝试用不同的方法(全部纳入、向前消除、向后剔除)来做回归,都试了之后,若效果还不好,那也没有办法了,方法就这样,数据质量也是一个很大的问题,有些时候没有完美,只能在尽可能客观的基础上改结果了。。。你懂的。
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2013-4-21 22:51:50
d715528747 发表于 2013-4-21 19:37
如果两个公因子的累积贡献率已经达到那么多了,三个或两个就无所谓了,我想问的是:你原始变量有几个?
...
我的原始自变量是有6个的。我找了一篇论文,我导师说,既然人家已经发出论文来了,你就照着人家的做,所以我就照着他的论文一步一步来的。先做因子分析,再做主成分分析,然后再做线性回归分析。最后得出结论来~我的数据是从1995年——2011年的~如果用两个因子也有一个因子不显著,用3个因子的话,就会出现变量共线性。。改结果的话,,不太厚道吧~~T_T。。当然如果做不出来,也只能这个样子了~~~
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