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5591 7
2015-01-26
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      本人使用因子分析法,将10个变量降维成为2个主成分,
F1=-.2190*Z1-.04083*Z2-.1067*Z3+.02169*Z4+.2047*Z5+.18540*Z6+.1969*Z7+.1784*Z8+.1784*Z9+.1470*Z10
F2=.4728*Z1+.2059*Z2+.3743*Z3+.2172*Z4-.10840*Z5-.04479*Z6-.0586*Z7+-.01951*Z8-.1803*Z9+.02860*Z10

得到名次如下:


第一主成分名次第二主成分名次合计合计名次
X1

2.33

1

-0.14

4

1.89

1

X2

1.87

2

-0.37

11

1.47

2

X3

0.79

3

1.8

2

0.97

3

X4

0.75

4

0.45

3

0.7

4

X5

0.3

5

-0.41

13

0.17

5

X6

-0.01

6

-0.73

17

-0.14

7

X7

-0.28

7

-0.49

15

-0.32

9

X8

-0.3

8

-0.28

5

-0.29

8

X9

-0.35

9

-0.53

16

-0.38

10

X10

-0.41

10

-0.46

14

-0.42

11

X11

-0.54

11

-0.28

6

-0.5

12

X12

-0.59

12

-0.39

12

-0.56

13

X13

-0.63

13

-0.3

7

-0.57

14

X14

-0.66

14

-0.35

8

-0.61

15

X15

-0.73

15

-0.35

9

-0.66

17

X16

-0.73

16

-0.36

10

-0.66

16

X17

-0.82

17

3.19

1

-0.1

6



有图知,变量X17在第一主成分排17位,在第二主成分排第1位。但是根据原始数据,在归属于第一主成分的6个变量中,X17的这六个变量均好于X8-X16。原始数据均为正向,主要原因在于第一主成分的前三个系数均为负数导致。请教大家如何解释原始数据表现更好的X17在第一主成分排名中却名列最后?是否是方法出了问题?感谢之至。
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2015-1-26 18:55:25
“X17的这六个变量均好于X8-X16”是说原始分数更大么?第一主成分的前三个系数均为负数,这说明这三个题目对于因子1起负向预测作用,得分越大就越差。
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2015-1-26 19:00:26
感谢!@bfzldh  X17的这六个变量均好于X8-X16”就是说原始分数更大。我也明白是前面三个系数起到负向预测作用,但是我想请教一下如何解释这种现象?为什么其无法反映现实存在的情况?是不是说使用因子分析只能看最后的综合排序才有意义?分开看单独的主成份是否存在干扰或者误差?非常感谢。
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2015-1-26 19:54:25
需要将各个指标进行正向化处理,之后再进行主成分分析,这样含义才会一致。
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2015-1-26 21:07:38
谢谢 @南南数据  我这个数据每个变量都是越大越好,也没有负数存在,这是否还需要做正向化处理?
旋转成份矩阵如下               
        成份       
        1        2
Z1        .004        .940
Z2        .296        .546
Z3        .362        .911
Z4        .661        .738
Z5        .831        .171
Z6        .887        .323
Z7        .914        .309
Z8        .912        .385
Z9        .916        .068
Z10        .864        .458
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2015-1-26 23:34:40
具体可以联系我 1968880194
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