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2013-11-20
刚读硕士,最近在写第一篇医疗保障满意度影响因素的论文,数据来源于问卷调查,可是我现在用因子分析的方法做,却发现,相关系数矩阵中的大部分相关系数值都小于0.3,而且有很多都是负值,单边检测值也都大于0.05。这样应该得出的结论是不适合做因子分析的,但是巴特利球形检验以及KMO检验的结论是适合做因子分析。提取的6个因子解释了原有变量总方差的59.7%,感觉很低。这样看来,是不是我所得到的数据不适合做因子分析啊?请教高人,在对变量比如说对医疗技术,医疗费用等等这些变量赋值时,不满意,基本满意,满意这三个测度指标,是怎么赋值的呢?我是把满意赋值为1,基本满意为2,满意为3,这样对不对?是不是要倒过来赋值?赋值有什么讲究呢?会影响实证结果吗?最后,我的数据如果不适合做因子分析,那么有什么其他的模型比较适合做满意度影响因素的分析呢?谢谢了!不甚感激!
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2015-2-1 20:40:38
相关矩阵为负的没啥问题,负的也是相关,也存在信息重叠,可以提取公因子,但也说明你的变量没有提前进行正向化处理,对提取公因子没影响,但如果对综合得分排序就有影响了,综合得分排序要求提前对变量进行正向化处理
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