Запитання з тегом «factor-analysis»

Факторний аналіз - це метод прихованої змінної зменшення розмірності, який замінює взаємокорельовані змінні меншою кількістю безперервних прихованих змінних, званих факторами. Вважається, що фактори є відповідальними за взаємозв'язки. [Для аналізу підтверджуючого фактора, будь ласка, використовуйте тег "підтверджуючий фактор". Крім того, термін "фактор" факторного аналізу не слід змішувати з "фактором" як категоричним предиктором регресії / ANOVA.]

3
Чи допустимо, щоб коефіцієнт аналізу факторів був завантажений лише двома (або меншими) елементами (змінними)?
У мене є набір з 20 змінних, які я ввів через факторний аналіз у SPSS. Для цілей дослідження мені потрібно розробити 6 факторів. SPSS показав, що 8 змінних (з 20) були завантажені з низькою вагою або були завантажені однаково декількома факторами, тому я їх видалив. Решта 12 змінних були завантажені …
1
Швидке обчислення / оцінка лінійної системи низького рангу
Лінійні системи рівнянь поширені в обчислювальній статистиці. Одна зі спеціальних систем, з якими я стикався (наприклад, при факторному аналізі), - це система Ax=bAx=bAx=b де Тут - діагональна матриця із строго позитивною діагоналлю, - (з ) симетрична позитивна напіввизначена матриця, і є довільною матрицею . Нас пропонують розв’язати діагональну лінійну систему …
2
Рекомендована процедура аналізу факторів на дихотомічні дані з R
Мені потрібно провести факторний аналіз на наборі даних, що складається з дихотомних змінних (0 = так, 1 = ні), і я не знаю, чи я на правильному шляху. Використовуючи, tetrachoric()я створюю кореляційну матрицю, на якій я запускаюсь fa(data,factors=1). Результат дуже близький до результатів, які я отримую при використанні MixFactor , …
1
Як зробити матрицю позитивною?
Я намагаюся реалізувати алгоритм ЕМ для наступної моделі аналізу факторів; Wj= μ + B aj+ еjдляj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n де - р-розмірний випадковий вектор, - q-мірний вектор прихованих змінних і - матриця pxq параметрів.а j БWjWjW_jаjaja_jБBB У результаті інших припущень, використаних для …
2
Що стосується факторного аналізу (або PCA), що означає завантаження факторів більше 1?
Я щойно запускав FA за допомогою косого обертання (promax), і елемент давав коефіцієнт завантаження 1,041 на один коефіцієнт (і множинні коефіцієнти -131, -.119 та .065 на інші фактори за допомогою матриці шаблону ) . І я не впевнений, що це означає, я подумав, що це може бути лише між -1 …
1
Який взаємозв'язок між заходами надійності на шкалі (альфа Кронбаха тощо) та навантаженнями компонентів / факторів?
Скажімо, у мене є набір даних із оцінками на купі питань анкети, які теоретично складаються з меншої кількості шкал, як, наприклад, у психологічних дослідженнях. Я знаю, що тут поширений підхід - перевірити надійність ваг за допомогою альфа Кронбаха чи чогось подібного, а потім об'єднати елементи в масштабах, щоб сформувати шкали …
1
ЄФА чітко підтримує однофакторність, міра є внутрішньо послідовною, але CFA погано підходить?
Я досліджую психометричні властивості 10-пункту міри самозвітності. У мене близько 400 випадків у двох незалежних зразках. Елементи комплектуються 4-бальною шкалою Лікерта. EFA чітко підтримує однофакторне рішення (наприклад, перше власне значення понад 6, всі інші під 1), а альфа Кронбаха - це добре (наприклад, .90). Жоден предмет не має низького співвідношення …
2
Скасовані змінні в PCA або факторному аналізі
Я хочу зробити аналіз основних компонентів (факторний аналіз) на SPSS на основі 22 змінних. Однак деякі мої змінні дуже перекошені (косості, обчислені за SPSS, коливаються в межах 2–80!). Тож ось мої запитання: Чи слід тримати подібні змінні чи можу перетворити змінні на аналіз основних компонентів? Якщо так, то як би …
2
Факторний аналіз діадних даних
Анонімний читач розмістив таке запитання у своєму блозі . Контекст: Читач хотів провести факторний аналіз за шкалою з анкети - але дані були від парних чоловіків і дружин. Питання: Чи можна проводити факторний аналіз на діадичних даних? Якщо так, то як? Чи буде припущення про незалежність справедливим для аналізу факторів?
3
Про використання косого обертання після PCA
Кілька статистичних пакетів, такі як SAS, SPSS і R, дозволяють здійснити якесь обертання факторів після PCA. Чому після PCA необхідний обертання? Чому б ви застосували похиле обертання після PCA, враховуючи, що метою PCA є створення ортогональних розмірів?
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.