«factor-analysis» 태그된 질문

요인 분석은 상관 관계 변수를 요인이라고하는 더 적은 수의 연속 잠복 변수로 대체하는 차원 축소 잠재 변수 기술입니다. 이 요인들은 상호 상관 관계를 담당하는 것으로 여겨집니다. [확인 요인 분석을 위해서는 태그 '확인 요인'을 사용하십시오. 또한 요인 분석의 "인자"라는 용어는 회귀 / ANOVA의 범주 형 예측 변수 인 "인자"와 혼동되어서는 안됩니다.]

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구조물의 독립성을 결정하는 탐색 적 및 확인 적 요인 분석의 차이점
연구자들은 종종 매우 유사한 항목을 가진 두 가지 척도를 사용하고 서로 다른 것을 측정한다고 주장합니다 (예 : "저는 자동차를 둘러 볼 때 항상 걱정합니다"; "자동차가 두렵습니다"). 자동차 척도에 대한 자동차의 두려움 측정 및 불안에 대한 가상의 측정을 호출 할 수 있습니다. 그들이 실제로 다른 잠재 구조를 평가하거나 동일한 것을 측정하는 …
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요인 분석, 내부 일관성 및 항목 반응 이론을 함께 사용하여 항목 수를 줄이는 방법은 무엇입니까?
나는 경험적으로 설문지를 개발하는 과정에 있으며이 예에서는 임의의 숫자를 사용하여 설명 할 것입니다. 문맥 상, 나는 불안 장애가있는 개인들에게서 일반적으로 확인되는 사고 패턴을 평가하는 것을 목표로하는 심리적 설문지를 개발하고 있습니다. 항목이 " 오븐이 꺼져 있는지 확인할 수 없기 때문에 오븐을 반복해서 확인해야합니다 "처럼 보일 수 있습니다 . 하나 또는 두 …
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PCA를 사용하여 군집 분석을위한 변수 선택을 수행 할 수 있습니까?
군집 분석을 수행하려면 변수 수를 줄여야합니다. 내 변수는 서로 밀접하게 관련되어 있으므로 요인 분석 PCA (주성분 분석) 를 수행 하는 것으로 생각했습니다 . 그러나 결과 점수를 사용하면 클러스터가 정확하지 않습니다 (문헌의 이전 분류와 비교). 질문: 회전 행렬을 사용하여 각 구성 요소 / 인자에 대해 가장 큰 부하를 갖는 변수를 선택하고 …
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요인 분석 의 첫 번째 요인은 무엇을 최대화합니까?
주성분 분석에서 첫 번째 kkk 주성분 은 최대 분산을 갖는 kkk 직교 방향입니다. 즉, 제 1 주성분은 최대 분산의 방향으로 선택되고, 제 2 주성분은 최대 분산을 갖는 제 1 방향과 직교하는 방향으로 선택된다. 요인 분석에 대한 유사한 해석이 있습니까? 예를 들어, 첫 번째 요인은 원래 상관 행렬 의 비대 각 …
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이산 형, 서수형 반응의 요인 점수
순서가 다른 이산 변수가있을 때 요인 점수를 추정하는 원칙적인 방법이 있습니까? 내가 가진 , 변수를 순서, 이산. 각 반응의 기본이 연속적이고 정규 분포 된 변수라고 가정하면 polychoric correlation matrix를 계산할 수 있습니다 . 그런 다음이 행렬에 대한 요인 분석을 실행하고 각 변수에 대한 요인 로딩을 얻을 수 있습니다.n × nnnnn×nn×nn\times …
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동적 요인 분석과 상태 공간 모델
R의 MARSS 패키지는 동적 요인 분석을위한 기능을 제공합니다. 이 패키지에서 동적 요인 모델은 특수한 형태의 상태 공간 모델로 작성되며 공통 추세가 AR (1) 프로세스를 따른다고 가정합니다. 이 두 가지 방법에 익숙하지 않기 때문에 두 가지 질문이 있습니다. 동적 계수 분석은 특수한 형태의 상태 공간 모델입니까? 이 두 방법의 차이점은 무엇입니까? …
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요인 회전 방법 (varimax, oblimin 등)-이름의 의미와 방법의 의미
요인 분석에는 varimax, quartimax, equamax, promax, oblimin 등과 같은 여러 회전 방법이 있습니다. 이름을 실제 수학 또는 통계적 수행과 관련이있는 정보를 찾을 수 없습니다. 왜 "equa-max"또는 "quarti-max"라고합니까? 축이나 행렬은 어떤 방식으로 회전되어 그러한 이름을 갖습니까? 불행히도, 그들 대부분은 1950 년대에서 1970 년대에 발명되었으므로 저자와 연락 할 수 없습니다.
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더 많은 요소가 존재할 때 항상 추출하는 것이 더 낫습니까?
주성분 분석과 달리 요인 분석 모델에 대한 솔루션이 반드시 내포 된 것은 아닙니다. 즉, 첫 번째 요소 만 추출 될 때와 첫 두 요소가 추출 될 때 첫 번째 요소의로드 (예 :)가 반드시 동일하지는 않습니다. 이를 염두에두고, 상관 관계가 높고 (내용에 대한 이론적 지식으로) 단일 요인에 의해 구동되어야하는 매니페스트 변수 …
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공분산 행렬이 양의 명확하지 않은 경우 요인 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까?
33 개의 변수 (열)로 설명되는 717 개의 관측치 (행)로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 모든 변수는 z- 점수로 데이터를 표준화합니다. 두 변수가 선형 적으로 종속되지 않습니다 ( ). 또한 분산이 매우 낮은 ( 미만 ) 모든 변수를 제거했습니다 . 아래 그림은 해당 상관 매트릭스를 보여줍니다 (절대 값).r = 1아르 자형=1r=10.10.10.1 factoranMatlab에서 …
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요인 분석의 가정은 무엇입니까?
FA ( 전통적, 선형) 요인 분석 (FA), 특히 FA 이전 (및 가능하게는 이후에) 가정 을 실제로 이해했는지 확인하고 싶습니다 . 일부 데이터는 초기에 상관 관계가 있어야하며 데이터간에 선형 관계가있을 수 있습니다. 요인 분석을 수행 한 후에는 데이터가 정규 분포 (각 쌍에 대한 이변 량 분포)로 분포되며 요인 (공통 및 특정) …
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국가 유형을 식별하는 데이터 축소 기술
나는 입문 경제 지리 과정을 가르칩니다. 학생들이 현대 세계 경제에서 발견되는 국가의 종류에 대한 이해와 데이터 축소 기술에 대한 이해를 높이기 위해 다른 종류의 국가 (예 : 고소득 고소득층)의 유형학을 생성하는 과제를 구성하고 싶습니다. 부가 가치는 장수명 기대, 고소득 천연 자원 수출 중반 고수 명 기대, 독일은 첫 번째 유형의 …
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요인 분석에서 이진 변수에 대한 Pearson 상관 관계 (테트라 코릭 대신)를 계산할 때 어떤 위험이 있습니까?
교육 게임에 대한 연구를하고 있으며 현재 진행중인 일부 프로젝트에는 BoardGameGeek (BGG) 및 VideoGameGeek (VGG)의 데이터를 사용하여 게임의 디자인 요소 (예 : "제 2 차 세계 대전에서 설정 됨", "롤링 주사위 포함") 간의 관계를 조사합니다. ) 및 해당 게임의 플레이어 등급 (예 : 10 점 만점). 이러한 각 디자인 요소는 BGG …
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탐색 적 요소 분석 솔루션을 회전시키지 않은 이유가 있습니까?
탐색 계수 분석 솔루션을 회전 시키지 않는 이유가 있습니까? 직교 솔루션과 비스듬한 솔루션을 비교하는 토론을 쉽게 찾을 수 있으며 그 모든 것을 완전히 이해한다고 생각합니다. 또한, 교과서에서 찾은 것으로부터, 저자는 일반적으로 요인 분석 추정 방법을 설명하는 것부터 회전이 어떻게 작동하는지 그리고 어떤 다른 옵션이 무엇인지 설명하는 것으로 바로 이동합니다. 내가 …
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모집단 R 제곱 변경에 대한 신뢰 구간을 얻는 방법
간단한 예제를 위해 두 개의 선형 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 모델 1은이 세 가지 예측, x1a, x2b, 및x2c 모형 2에는 모형 1의 예측 변수 3 개와 추가 예측 변수 2 개가 x2a있으며x2b 설명 된 모집단 분산이 모형 1의 경우 ρ2( 1 )ρ(1)2\rho^2_{(1)} 이고 모형 2의 경우 모집단 회귀 방정식이 있습니다. …
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