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kenny好,没想到你这么快就回复我了。对于你的答案,我还有一点点疑问,也可能是我没有把问题说清楚。
+ G, u6 c6 i1 b U, O* `) A5 w假设我有一个因变量Y和一个自变量X,我设计了8个item测量Y,10个item测量X。收集到数据之后发现测量Y的8个项目落在了两个因子上,前4个item是一个因子FY1,后4个item是一个因子FY2;测量X的10个item也落在了两个因子上,前5个是FX1,后5个是FX2。
+ i: R( y0 i1 V8 w1、我可不可以理解成Y有两个维度,X也有两个维度?还是测量Y的8个item只能落在一个因子上,测量X的10个item也只能在一个因子上,否则就是测量设计有问题?
* [. l& A: U, A9 Y7 Y2、如果可以理解成Y和X各自有两个维度,我是否应该用FX1和FX2构造一个新的变量去代表X,同样用FY1和FY2构造一个新变量去代表Y,然后做回归:Y=a0+a1X
0 K3 e2 y7 Y8 I( e0 ]+ t$ d' n3、你说“F 是用任何形式的主观地把F1与F2加权,变成一个F”,我是看到maureenlmh 朋友提到的新变量产生方法“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”很复杂,查了资料也找不到构造新的变量的方法及其依据,所以一直期待你对maureenlmh 朋友这个帖子的回答。根据你的说法,这个转换方法是主观的。所以我想我们可能有一点误会,因为maureenlmh 朋友问的是如何将两个因子F1和F2变成F,你的回答是不用变,用F1和F2作为两个自变量去做回归就可以了。而我却把你的回答理解成了先用一个回归产生F1和F2的权数然后构成F。
6 B! Y0 S4 B+ L' Y这回理解对吗?( a$ G4 \! e; |& I/ P
4、记得你以前在一个帖子里说过“当有因变量Y,自变量X1,X2,X3,X 4等等,如果自变量X1,X2,X3和X4之间互相相关系数差不多,并且这些自变量分别和Y的相关系数也差不多,那么这些自变量分别和Y都相关,却在回归时有一部分不显著,此时可以将这些自变量变成一个复合变量,再做回归”,那么这个复合变量是怎么产生的?是不是也像上面说的一样,用任何形式的主观地把X1,X2,X3和X4加权,变成一个新的X,再做Y对X的回归?还是说不是纯粹主观,而是有一定的转换依据?7 O% }' g) \; K& t
本帖最后由 rwxld 于 2011-5-11 23:56 编辑
& S# t* \/ P: A& j. t: N0 ^0 e' D) H- h( p. f
" w6 f# {' V7 S, ~( |1 L) }0 {! m/ _, A1 k9 z0 ~2 v' D
本帖最后由 rwxld 于 2011-5-12 00:18 编辑
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