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标题: 分类变量如何进行因子分析与相关分析 [打印本页]
作者: zhongmin5788    时间: 2012-7-17 20:33
标题: 分类变量如何进行因子分析与相关分析
Kenny，0 G; P) Q* T9 j- \2 J
      你好，我目前在做一个研究，其中自变量（X）和因变量(Y)是连续型变量，而2个调节变量中有一个是连续型变量（M1），另一个是分类型变量(M2)。其中M2是采用李克特量表进行测量，在原构思中有3个维度，但是研究主要是将其变成虚拟变量（M'2）,即将大于某一临界值的设定为1，低于临界值的设定为0，按照你的说法是属于“假”的分类变量。
4 `' ~9 I6 d, I      而目前的主要问题是：% ?& z% ?! \& \8 F3 W5 Z/ S
（1）对于M2的因子分析仍是如同连续型变量一样，还是采用不同的方法？! {% e* ]6 A/ {
（2）在进行相关分析中，自变量、因变量、2个调节变量间究竟该采用什么方法进行相关分析？我也看过相关书籍，有的说可以采用Pearson，还有的书籍说可以用Spearman。但是理由都较为模糊。
8 @: W- V. C1 m& G4 c（3）如果要进行如性别等人口统计变量对M2（事实上究竟应该用M2，还是M'2，我都感觉有点糊涂了）影响，是直接做回归还是做T检验？
' W* H5 a9 K( W, S（4）在圈里，你认可将调节变量一同放入回归模型来检验调节效应，那么不同类型的调节变量（如我的，一个是连续型变量，一个是分类型变量）也应该一同放入回归模型来检验调节效应吗？8 j% x4 f4 P4 j6 G; R6 o

( @* _5 n* {$ p8 C7 [- k% U( O, @thanks
作者: Kenneth    时间: 2012-7-18 15:49
zhongmin5788,0 A* c  f% Q; ?4 s6 [
（1）因子分析只可以对你原来的连续变量来做。你人工的改变了它，再做因子分析就没有意思了。
# ^2 ?$ y' [& ]1 K( T) y% Z（2） 承上面的答案，没有用其他相关的问题。只要用Pearson，但是是用在原来的变量，不是改变了的变量。. s+ u* N: d% J
（3） 人口统计变量本来就是 categorical 的 （比如性别），把他们看成是连续就可以了。' d7 y% _5 ]% B3 H- L! U' ~. h
（4） 如果变量本来是categorical的，就把它们看成是连续的，与其他的调节变量一同分析。如果它们本来是连续的，你硬要把它们变成 categorical，那对我来说，用什么方法都不对的。
作者: chaoswang    时间: 2012-7-19 16:12
Kenneth 发表于 2012-7-18 15:49 $ H5 [" A# F0 w' G: s
zhongmin5788,5 L  ^+ R- e1 ~2 q* A0 d
（1）因子分析只可以对你原来的连续变量来做。你人工的改变了它，再做因子分析就没有意思了 ...
1 Q; v- c, F* e0 z+ G* ?# \, o3 G# V: I
kenny，您好，请问您说的“（3） 人口统计变量本来就是 categorical 的 （比如性别），把他们看成是连续就可以了。”是什么意思啊？我不是很理解，是因为性别本身只有男和女，所以可以处理成连续变量么，还是指lz的模型中的M2本身就是用李克特量表测量，所以可以当做连续变量处理呢？
作者: chaoswang    时间: 2012-7-19 16:47
我试着回答一下pearson相关系数和spearman相关系数的区别：9 C5 v: m, T# O( V& Q  P
1.连续变量，数据符合正态分布，变量间是线性关系，三者都符合的时候用pearson相关系数最合适，当然也可以用spearman相关系数（似乎pearson相关更好，我也不确定）；二者的计算公式基本相同，只是spearman是用数据的ranking来计算相关系数。" N$ g+ m8 c: s6 E, q" {4 }
2.以上三个条件有任意一个不满足那么就需要用spearman相关系数。
/ h1 c4 c8 W' p不知道说得对不对，请指教。
作者: Kenneth    时间: 2012-7-20 20:10
（3） 人口统计变量本来就是 categorical 的 （比如性别），把他们看成是连续就可以了。、. Q- O# Y. e9 i' }' u& T
性别本来是男女的，你把这个变量男的叫1，女的叫2。就把这个SEX变量当成一个普通的连续变量，我不觉得有什么问题。自然，这个变量到最后还是一个啞变量（或叫虚拟变量），它除了1和2以外，就没有其他数值了。 / X# M" T3 g5 y' i7 C5 |
& \$ ]8 c( ^' R
但是你叫 30岁以下做1； 30岁到40岁做2； 40到50岁叫3； 大于50岁叫4 的话，年龄本来不是categorical，你硬把它变成ordinal，还在特定的地方冠以1，2，3，4，那就是很大的问题了。因为这样计算出来的相关，可以随着你选择的cutoff point而改变。简单来说，就是你喜欢是什么就什么。
. P, o2 ~  f* `4 X: i9 ]$ d
作者: chaoswang    时间: 2012-7-21 17:03
Kenneth 发表于 2012-7-20 20:10
1 {+ J! B. U( `+ S（3） 人口统计变量本来就是 categorical 的 （比如性别），把他们看成是连续就可以了。、8 `. _! M, P, \) p$ _) B
性别本来是男女 ...
5 G- L' \5 D5 e4 I3 {
谢谢您的回答，我同意您说的内容，但我似乎还是不能理解您这句话的意思，“如果变量本来是categorical的，就把它们看成是连续的，与其他的调节变量一同分析。”，类别变量除了构造哑变量之外难道也有方法直接看成连续变量么？还是您仅仅指的是类别变量可以和连续变量同时处理？（可能我有点钻牛角尖了，还请见谅。）
作者: Kenneth    时间: 2012-7-22 02:23
chaoswang 发表于 2012-7-21 17:03
0 W- w% c2 s% ]谢谢您的回答，我同意您说的内容，但我似乎还是不能理解您这句话的意思，“如果变量本来是categorical的， ...
. Y4 O7 V. T+ B: l; m- V8 V1 y8 f
我猜我们讲的一样的东西。只是你不喜欢我的用语而已。
: |& H/ A( y) s- Y7 v( K9 k" X" R( i: `% ?
性别 sex 是0（男）或者是女（1）的啞变量， 工作满足  x  是连续的。当你计算性别月工作满足的相关时，你是如何的做的？不就是把 Sex 这个 dummy 直接与 X 相关，就是把 sex 看成是一个普通的连续变量吗？
作者: chaoswang    时间: 2012-7-23 17:44
Kenneth 发表于 2012-7-22 02:23 ( O) l8 D' @; M7 V6 q8 a
我猜我们讲的一样的东西。只是你不喜欢我的用语而已。6 J! ?9 p/ x; ~* Y: M4 o

1 z. o; V7 o7 i9 ?4 B性别 sex 是0（男）或者是女（1）的啞变量， 工作 ...
4 V/ V3 w  v- N! V) O( Z. x
我明白了，我一直误以为您这句话是可以针对一般的类型变量来说的，原来只针对性别，那就没有什么问题了。
" f9 V$ o+ K6 e. l学得不扎实导致总是怀疑有自己没有学过的东西，所以想追根究底，让您见笑了。



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