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2016-12-02
我看到一论文,首先,对数据进行因子分析,把因子分析结果作为自变量进行回归分析。然后,根据控制变量身份属性(1和2)把数据分成两部分,分别进行回归分析。重点是分别进行回归分析时,还是用的之前因子分析的结果,并没有分别重新因子分析,请问下为什么?这样可以吗?不用重新分别因子分析吗?谢谢
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2016-12-2 08:47:43
无为_而动 发表于 2016-12-2 05:53
我看到一论文,首先,对数据进行因子分析,把因子分析结果作为自变量进行回归分析。然后,根据控制变量身份 ...
不用吧,一般很少这样做,或者这样想不做分组,做交互项啊
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2016-12-2 09:41:46
可以这样理解。因子分析只是在做后面分组回归前自己求取自变量的过程,虽然这个自变量是通过因子分析得来的因子得分。所以可以这样做。不过我个人的疑问是:为什么要分组进行回归,分组把样本量分成两部分了,其代表的总体可能就不一样了,结果存在差异正常。我个人的建议是将这个分组的类别变量直接纳入模型,和关注的变量构建交互项探究关注的自变量对因变量的影响。这样就是全样本。祝好运~
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2016-12-2 13:59:03
xddlovejiao1314 发表于 2016-12-2 09:41
可以这样理解。因子分析只是在做后面分组回归前自己求取自变量的过程,虽然这个自变量是通过因子分析得来的 ...
谢谢啦!这论文里有三个模型,一个全模型,两个分组模型。全模型里将身份属性纳入控制变量,因子分析结果有3个因子作为自变量。分组模型根据身份属性分为两个模型,还是将因子分析结果3个因子作为自变量,没有重新做分别对应数据的因子分析,我在论文里也没看到相关的文字,只有一次全模型因子分析的过程和结果,并没有3次因子分析。这论文主要是想研究下三种模型下,因子作为自变量对因变量影响的异同。我现在也想做这三种模型,就是不晓得因子分析是只做一次,还是要分别做三次?好纠结!
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2016-12-2 14:38:40
xddlovejiao1314 发表于 2016-12-2 09:41
可以这样理解。因子分析只是在做后面分组回归前自己求取自变量的过程,虽然这个自变量是通过因子分析得来的 ...
谢谢啦!我现在好纠结,想借鉴这篇论文模型,一共三个模型,一个全模型,两个分组模型。全模型中,将身份属性纳入控制变量,因子分析结果3个因子作为自变量。根据身份属性,分为两个模型,但好像还是用的是全模型因子分析的结果数据作为自变量。在整个论文,我只看到全模型因子分析的过程描述,没有两个分组模型的因子分析的过程描述。难道三个模型只需要一次因子分析,不需要三次因子分析吗?不晓得我的理解有错没,求大神指点!
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2016-12-2 15:01:55
无为_而动 发表于 2016-12-2 14:38
谢谢啦!我现在好纠结,想借鉴这篇论文模型,一共三个模型,一个全模型,两个分组模型。全模型中,将身份 ...
我上条回复已经说的很明确啦。一次因子分析即可。
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