全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SPSS论坛
12065 6
2015-12-10
收回来的问卷有一个关于领导反应的量表,一半题项为反向计分题项,将量表数据反向处理之后再做因子分析居然出现了两个因子(按道理应该只有一个啊。。),那么问题来了:
1、出现两个因子到底可不可行
2、我将该量表的全部题项加总平均与员工行为之间做多元线性回归(情况A),将量表正向计分量表加总平均与员工行为之间做多元线性回归(情况B),对比发现A情况的显著性相较B要好一点点。想要数据获得比较好的效果这个怎么破。。

跪谢各位大神赐教!
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2015-12-10 23:58:31
verchiel0809 发表于 2015-12-10 21:14
收回来的问卷有一个关于领导反应的量表,一半题项为反向计分题项,将量表数据反向处理之后再做因子分析居然 ...
因子分析的目的在于对存在严重多重共线性的自变量进行合并降维,你可以诊断下你的量表指标是不是有两组变量存在严重多重共线性,如果有,那么即使得到两个公因子也没问题。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2015-12-11 00:01:37
verchiel0809 发表于 2015-12-10 21:14
收回来的问卷有一个关于领导反应的量表,一半题项为反向计分题项,将量表数据反向处理之后再做因子分析居然 ...
第二个问题量表题项加总平均其背后是否有合理的依据呢?这样做潜在的假设是各个量表词条的权重相同,这是一个很强的假设,可能是有问题的。所以,如果要构建多元线性回归模型,采用主成份回归就好的,不建议现在这样人为加总均值处理。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2015-12-11 12:27:40
xddlovejiao1314 发表于 2015-12-10 23:58
因子分析的目的在于对存在严重多重共线性的自变量进行合并降维,你可以诊断下你的量表指标是不是有两组变 ...
        1        2        3R        4        5        6        7R        8R        9R        10R        11R
1                                                                                       
2        .477**                                                                               
3R        .142*        -.048                                                                       
4        .462**        .465**        .137*                                                               
5        .445**        .384**        .130*        .547**                                                       
6        .448**        .343**        .194**        .475**        .615**                                               
7R        .265**        .082        .422**        .241**        .347**        .275**                                       
8R        .284**        .061        .392**        .220**        .344**        .279**        .684**                               
9R        .265**        .117*        .431**        .230**        .274**        .313**        .684**        .667**                       
10R        .239**        .148**        .440**        .203**        .297**        .267**        .673**        .662**        .695**               
11R        .224**        .171**        .396**        .208**        .293**        .267**        .640**        .584**        .652**        .667**       
12        .386**        .303**        .141*        .461**        .545**        .445**        .268**        .210**        .206**        .159**        .166**

谢赐教!
查询到诊断量表是否存在严重多重共线性可以用相关系数,做了一个量表的相关系数,但不是太清楚如何诊断,最大的也就.695**,似乎并没有突破绝对值为0.8的界限,不知是否理解清楚了大神所说的方法?或者还存在其他方法检验多重共线性吗?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2015-12-11 13:13:33
verchiel0809 发表于 2015-12-11 12:27
1        2        3R        4        5        6        7R        8R        9R        10R        11R
1                                                                                       
2        .477**
变量间相关系数不好诊断是否存在严重多重共线性,建议直接通过线性回归的方式,用VIF、CN等统计量诊断是否存在严重多重共线性。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2015-12-11 18:43:39
很多量表可以得出两个因子,例如自尊量表、生活定向量表被认为是单维量表,但实际上因子分析可以得到两个因子,正向和反向计分各一个因子。这个可能是共同方法偏差的问题,可以不用理会,只需要根据量表编制者的计分方法处理,将反向计分题正向化之后计算总分即可。当然,如果需要控制共同方法偏差,则需要考虑结构方差模型。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群