Factor Analysis 因素分析 陳思先.

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Factor Analysis 因素分析 陳思先

為何要使用因素分析(factor analysis)? 減少共線性問題(collinearity) 標準誤(Standard errors) 從多個測量値中淬取出(extract)該變項所代表的真正因素(factor) 精簡變項

操作步驟1 檢驗共線性問題 Stata指令:Corr 變項A 變項B 變項C 變項D 檢視每一對變項之間的關係係數

操作步驟2 進行初步的變項淬取(Initial Factor Extraction) 注意表格中的”Eigenvalue” Stata指令:factor變項A 變項B 變項C 變項D, pf 注意表格中的”Eigenvalue”

操作步驟3 計算出因素値的構成量(Factor Rotation) 可先省略此步驟,因為之後還會再作一次。 構成每個因素的Loading Stata指令:rotate, promax 可先省略此步驟,因為之後還會再作一次。

操作步驟4 決定要採用多少個因素(Factor) 沒有一定的規則,但通常會使用Eigenvalue>1的因素。 或是有意義(Meaningful)的因素,也可以保留。

操作步驟5 再淬取一次,但這次要確定有幾個因素要保留。 Stata指令:factor 變項A 變項B 變項C 變項D, factor(3) pf 在此僅為舉例有3個因素要保留

操作步驟6 計算出因素値的構成量(Factor Rotation) 這次就是真正在計算所要留下來的因素構成量了。 構成每個因素的Loading Stata指令:rotate, promax 這次就是真正在計算所要留下來的因素構成量了。

操作步驟7 計算精簡後的因素値(Computing factor scores) 檢視前20筆觀察値 Stata指令:predict 因素1 因素2 因素3 檢視前20筆觀察値 Stata指令:list 因素1 因素2 因素3 in 1/20

操作步驟8 使用該因素値於一般迴歸統計之中 Stata指令: regress 依變項 自變項1 自變項2 因素1 因素2 因素3 解讀報表