Вопросы с тегом «factor-analysis»

Факторный анализ - это метод скрытой переменной уменьшения размерности, который заменяет взаимно коррелирующие переменные на меньшее количество непрерывных скрытых переменных, называемых факторами. Считается, что факторы ответственны за взаимосвязи. [Для подтверждающего факторного анализа, пожалуйста, используйте тег «подтверждающий фактор». Кроме того, термин «фактор» факторного анализа не следует путать с «фактором» как категориальным предиктором регрессии / ANOVA.]

3
Допустимо ли иметь только два (или менее) элемента (переменных), загруженных фактором факторного анализа?
У меня есть набор из 20 переменных, которые я проанализировал с помощью факторного анализа в SPSS. Для целей исследования мне необходимо разработать 6 факторов. SPSS показал, что 8 переменных (из 20) были загружены с низким весом или были загружены одинаково по нескольким факторам, поэтому я удалил их. Оставшиеся 12 переменных …
1
Быстрое вычисление / оценка линейной системы низкого ранга
Линейные системы уравнений распространены в вычислительной статистике. Одна особая система, с которой я столкнулся (например, в факторном анализе), это система A x = bAx=bAx=b где Здесь D - диагональная матрица n × n со строго положительной диагональю, Ω - симметричная положительная полуопределенная матрица m × m (с m ≪ n …
2
Рекомендуемая процедура для факторного анализа на дихотомических данных с R
Мне нужно провести факторный анализ набора данных, состоящего из дихотомических переменных (0 = да, 1 = нет), и я не знаю, нахожусь ли я на правильном пути. Используя tetrachoric()я создаю корреляционную матрицу, по которой я бегу fa(data,factors=1). Результат довольно близок к результатам, которые я получаю при использовании MixFactor , но …
1
Как сделать матрицу положительно определенной?
Я пытаюсь реализовать алгоритм EM для следующей модели факторного анализа; WJ= μ + B aJ+ еJзаj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n где - p-мерный случайный вектор, a jWJWjW_jaJaja_j - это q-мерный вектор скрытых переменных, а - матрица параметров pxq.ВBB В результате других предположений, использованных …
2
В Факторном анализе (или в PCA), что означает загрузку фактора больше 1?
Я только что запустил FA, используя наклонное вращение (promax), и элемент дал коэффициент загрузки 1,041 для одного фактора (и коэффициент загрузки -131, -.119 и .065 для других факторов с использованием матрицы шаблонов ) , И я не уверен, что это значит, я думал, что это может быть только между -1 …
1
Какова взаимосвязь между показателями надежности шкалы (альфа Кронбаха и т. Д.) И нагрузками компонентов / факторов?
Допустим, у меня есть набор данных с оценками по множеству пунктов вопросника, которые теоретически состоят из меньшего числа шкал, как в исследовании психологии. Я знаю, что общий подход здесь состоит в том, чтобы проверять надежность весов, используя альфа-версию Кронбаха или что-то подобное, затем агрегировать элементы в весах, чтобы сформировать оценки …
1
EFA однозначно поддерживает однофакторное измерение, внутренне непротиворечивое, но CFA плохо подходит?
Я исследую психометрические свойства меры самоотчета из 10 пунктов. У меня около 400 дел в двух независимых выборках. Элементы выполнены по 4-балльной шкале Лайкерта. EFA явно поддерживает однофакторное решение (например, первое собственное значение больше 6, все остальные меньше 1), и альфа Кронбаха хороша (например, 0,90). Ни один предмет не имеет …
2
Перекошенные переменные в PCA или факторный анализ
Я хочу провести анализ основных компонентов (факторный анализ) по SPSS на основе 22 переменных. Однако некоторые из моих переменных очень искажены (асимметрия, рассчитанная по SPSS, колеблется от 2 до 80!). Итак, вот мои вопросы: Должен ли я оставить таким образом перекошенные переменные или я могу преобразовать переменные при анализе главных …
2
Факторный анализ двоичных данных
Анонимный читатель разместил следующий вопрос в моем блоге . Контекст: Читатель хотел провести факторный анализ по шкале из вопросника - но данные были получены от пар мужей и жен. Вопрос: Можно ли провести факторный анализ на двоичных данных? Если так, то как? Будет ли предположение о независимости иметь место для …
3
Об использовании наклонного вращения после PCA
Несколько статистических пакетов, таких как SAS, SPSS и R, позволяют выполнять некую ротацию факторов после PCA. Почему ротация необходима после PCA? Зачем вам применять наклонное вращение после PCA, учитывая, что целью PCA является получение ортогональных размеров?
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.