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如何将每一个维度的几个变量整合
djb1030
45754 16
2015-12-05
  现在研究大学生政治认同  从四个维度（政治认知 政治情感 政治参与 政治效能感）研究   每个维度又包括几个变量（几个问题） 知道如何将每一个维度的几个变量整合  然后从思维度研究  并研究四个维度相关性
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ddx2009
2015-12-5 17:28:05
可以试下多元统计里面的降维方法，比如主成分分析Principal Component Analysis
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南南数据
2015-12-5 19:56:25
两个思路：第一，如果这四个维度不是确定的，还需要修改完善，那就要做探索性因子分析，重新划分维度；第二，如果理论扎实，只是想确认是否符合假设，那就直接做验证性因子分析。然后剔除不达标的一些变量。最后每个维度的得分用因子均分或总和分表示即可。
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djb1030
2015-12-6 11:57:59
南南数据 发表于 2015-12-5 19:56
两个思路：第一，如果这四个维度不是确定的，还需要修改完善，那就要做探索性因子分析，重新划分维度；第二 ...
我现在做大学生政治认同研究，分别从政治认知、政治情感、政治参与、政治评价四个维度测量政治认同。
每个维度包含几个变量，我现在用主成分分析和因子分析尝试将每个维度内的几个变量（如政治认知包括 政治认知1、政治认知2、 政治认知3）进行合并，然后从这4个维度做回归分析。做的时候发现， 我每个维度内的变量太少（都小于4），如果按照前K个主成分方差贡献率累计达到85%以上才比较准确，我每个维度都达不到，而且每个维度的KMO值在5和7之间。

我能否直接将每个维度的所有变量都看作主成分，最后用旋转后的每个变量的方差贡献率进行加权计算变量  实现合并？
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南南数据
2015-12-6 12:57:15
djb1030 发表于 2015-12-6 11:57
我现在做大学生政治认同研究，分别从政治认知、政治情感、政治参与、政治评价四个维度测量政治认同。
每 ...
经济学领域采用主成分分析，社会科学不用主成分分析而是用因子分析，而且社会科学领域的因子分析其累积方差贡献率能够大于50%都很不错了。不要盲目追求高累积方差贡献率。
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djb1030
2015-12-7 10:45:00
南南数据 发表于 2015-12-6 12:57
经济学领域采用主成分分析，社会科学不用主成分分析而是用因子分析，而且社会科学领域的因子分析其累积方 ...
感谢您的解答，因为问卷一数据已经录入，4个维度中有两个维度包含3个变量，2个维度包含5个变量，问卷问题都是按照认同度由低到高四级排列（不高=1，一般=2，高=3，非常高=4），我现在考虑2个思路将每个维度分别合并到一个变量（政治认知、政治情感、政治参与、政治评价）。这样行么？
思路一：直接将变量求和取均值生成新变量
思路二：用用主成分分析法和因子分析法，因为每个维度包含的变量数都不多，直接人为将每个维度的每个变量设为主成分，然后利用‘保存公因子得分进行综合评价：
综合评价F=旋转后各公因子对应的方差贡献率/100*FAC1-1+......旋转后各公因子对应的方差贡献.率/100*FAC3-1
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