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标题: 求教：因子分析与主成分分析作为降维方法的运用 [打印本页]

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作者: maureenlmh    时间: 2011-5-9 16:24
标题: 求教：因子分析与主成分分析作为降维方法的运用
Dear Kenneth：
我论文的研究问题是：哪些主要因素影响了地方人大预算监督的强度？
  a' _4 F8 J  Y, {由于我所研究的问题，在我们的学科中并没有现成的量表（国外有类似的研究，但由于制度的差异极大，国外用以测量立法机关预算监督强度的指标如果直接用于测量中国地方人大，则结果几乎不具有差异性；而国内本领域未有此类定量研究），所以我构建了一个评估指标用以测量地方人大预算监督的强度（一共有58个指标）。对于研究的主要因素，我根据现有的文献和理论，构建了一个“行动者的自主性-行动空间”解释框架，其中自主性包括了行动者的角色认知、阻力认知、法律赋权、组织能力和领导者态度五个变量，行动空间包括党委支持、政府合作、公众预算监督需求、政府内部预算控制和审计监督五个变量。这10个解释变量中，法律赋权是通过对各研究样本的预算监督法规进行内容分析，量化取值得到；审计监督是通过相关统计年鉴获得其2005-2008连续四年的审计机构在职人员数和每年获奖审计项目数进行测量。其他8个变量均是通过相关的问题题项，与Y的58个指标一块，在同一份问卷中，面向全国80个省市（有立法权的）的地方人大进行了问卷调查。这些通过问卷调查所获得的指标，大部分是采用likert五点量阶设计选项。（具体的问卷请参见附件）
我的问题是：
7 ?% r: z8 v& G6 r: P4 n% }1.对于Y，我采用的是各指标平均值的方式，是否合适？
2.对于8个通过问卷获得数据的解释变量，我是用SPSS中的因子分析来进行的。但这里就涉及到我最大的困惑。
, T# }) {  {9 p% @) F例如，对于政府合作这一变量，我在设计之初，就考虑到在预算监督领域，来自于政府的合作会包括有两个方面：一是政府领导人的合作；二是财政部门的合作。所以，我在操作化时，就分别设计了不同的题项了解这两个方面的合作程度。在数据处理和分析时，我将这两个方面共计17个题项进行了因子分析（用了主成分方法，正交旋转），得到2个公因子，各题项的负荷情况，也与设计理念相吻合，我将两个因子分别命名为“政府领导合作因子”和“财政部门合作因子”。因此，我用了SPSS软件因子分析得到的这两个因子值，并用如下公式得到了一个综合因子值，即F综=（F1*第一个因子解释的方差比重+F2*第二个因子解释的方差比重）/两个因子解释的总方差比重。
4 M, _/ J! \- e! v6 _在最后的多元回归分析中，我将该综合因子值作为“政府合作”的取值进行回归。
我这样做是否可行？
另外，对于公众预算监督需求这一变量，我设计了8个题项，同样用SPSS进行降维分析时，我选了“主成分方法”，得到一个主成分，解释了63%的方差。每个题项的载荷都超过.60。因此，我用了这个主成分分析得到的值，然后用如下公式计算：C=F（SPSS所生成的未旋转的值）* 方差贡献的平方根
然后，我将这一计算得到的值作为公众预算监督需求的取值，同样运用于回归分析。
这样做是否正确？
3 W3 J6 O' N! _& W: @$ n我将前一种叫做“因子分析”，后一种叫“主成分分析”（CPA），是否有误？
/ Y) s& v2 A0 o2 A其实，我的主要的目的只是要获得各个变量的取值，即是将由若干个题项所共同测量的一个变量，通过因子分析和主成分分析这两种降维方法，得到相应的取值和排名。
' l$ w# Y6 n5 T+ d% K, m8 F* G不知道学生是否有将求教的问题讲清楚？
期盼着老师能够抽空帮我指点迷津！
7 @5 u# a2 @: t9 n" @+ h- ^感激不尽！

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作者: Kenneth    时间: 2011-5-10 11:04
回复 1楼 maureenlmh 的帖子
1. 如果y指标全是测量“同一个”构念，平均是可以的。不过也要做一下CFA以确定结构。
, w- {+ }" R. z8 u& {$ Y! V2. 为什么不把两个因子看成是两个构念（变量），由回归分析（也就是数据）来决定比重？这总比用主观的用“因子解释的方差比重”好吧。
3. 关于“公众预算监督需求”，不如就在SPSS中要求程式计算“因子数”（factor score）给你就好了，不用这么复杂了。
4. “主成分分析”是“因子分析”中抽取因子的其中一个方法，不用这样划分了。
( Y/ Q( {# J+ a$ e8 V) d5 M5. 但是注意不要把每一个构念分别作因子分析。要把所有的同一个源头的数据一块做因子分析，这样的因子分析才有意思的。
希望对你有帮助吧。

9 L/ V  |4 f7 g9 w- y   

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作者: rwxld    时间: 2011-5-11 14:37
kenny，您好！看了你对maureenlmh的解释，我有两个疑问。
1、如果y指标全是测量“同一个”构念，平均是可以的。不过也要做一下CFA以确定结构
  Q" Q% w9 u$ O& {" _2 K1 i& d如果CFA显示Y是两个因子的结构时怎么处理呢？是不是也要用两个因子构造一个复合变量（composite index）再进行后续分析呢？
- n, Q- B: J' r# Z$ Q2、为什么不把两个因子看成是两个构念（变量），由回归分析（也就是数据）来决定比重？这总比用主观的用“因子解释的方差比重”好吧。
    您的意思是在由F1和F2构成F综时，F综=F1*回归系数+F2*回归系数 ？
    如果是的话，回归系数是谁和谁回归的系数呢？
对不起，又问了你这么多问题，我最近在做一篇论文，以前不懂得实证分析，这是我看了你的博客后写的第一篇有实证分析的论文。由于找不到现成量表，我自己编题目测量解释变量X，数据分析显示X有2个维度（因子），记得你曾经说过如果在某个概念的层面上分析，就不应该以其维度去证实，我同意你的观点，所以想用两个维度构造一个新的变量，但不知如何做。我上网没有查找到如何构造复合变量的相关资料，又找不到人问，只好又麻烦你了。