Im mit Stata 12.0 und Ive heruntergeladen die polychoricpca Befehl von Stas Kolenikov geschrieben, die ich mit Daten, die eine Mischung aus kategorischen und kontinuierlichen Variablen enthält verwenden wollte. Angesichts der Anzahl der Variablen (um die 25), meine Ahnung ist, dass ich mehr als 3 Komponenten generieren müssen. Letztendlich möchte ich eine Handvoll aussagekräftiger Komponenten (anstelle von Dutzenden von Variablen) generieren und die Komponenten als unabhängige Variablen in der logistischen Regression verwenden. Verwendung polychoricpca. Ich bin in der Lage, eine Tabelle, die die Eigenwerte und die Eigenvektoren (Belastungen) für jede Variable für die ersten drei (3) Komponenten nur zu generieren. Polychoricpca scheint diese Beladungen Scoring-Koeffizienten zu nennen und diese für jede Ebene der Variablen zu erzeugen, so dass, wenn eine Variable drei Kategorien hat, Sie drei Scoring-Koeffizienten (loadings) für diese Variable sehen. Ich habe nie mit polychoric PCA vorher gearbeitet, Im verwendet, um nur eine Belastung pro variableitem zu sehen. Ich möchte diese Koeffizienten (loadings) untersuchen, um zu versuchen, zu verstehen, was die Bestandteile sind und wie sie beschriftet werden konnten. (1) Was, wenn es aussieht, als ob ich 4 Komponenten generieren sollte Es scheint, als ob ich nicht in der Lage zu untersuchen und zu verstehen, was diese 4. Komponente ist, weil ich nicht sehen kann, wie jedes der Elemente auf die 4. Komponente, nur die ersten 3 laden Dass es nicht mehr als die ersten drei Komponenten gibt (2) Kann ich einfach die polychorische Korrelationsmatrix verwenden, die mit dem Statas pcamat Befehl kombiniert wird, um zu untersuchen, wie jedes Element auf jede Komponente geladen wird (die Eigenvektortabelle). Ich dachte, dies könnte eine Möglichkeit sein, zu prüfen, Belastungen, wenn ich mehr als 3 Komponenten haben. Die Idee kam aus dieser UCLA stats Hilfe post auf mit factormat mit einer polychorischen Korrelation Matrix. Pcamat in Stata erzeugt jedoch nur 1 Beladung (Koeffizient) pro Variable, nicht 1 Beladung für jede Ebene der Variablen. Irgendwelche Gedanken auf, ob es angebracht sein würde, nur das einzelne Laden von pcamat zu berichten. Die IDRE Statistical Consulting Group wird die Migration der Website auf die WordPress CMS im Februar, um die Wartung und die Schaffung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, die Weiterleitungen so zu halten, dass die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group durch ein Geschenk Stata FAQ Wie kann ich eine Faktorenanalyse mit kategorialen (oder kategorischen und kontinuierlichen) Variablen durchführen Standardmethoden zur Durchführung der Faktorenanalyse (dh auf Basis einer Matrix von Pearsons-Korrelationen) annehmen, dass die Variablen kontinuierlich sind und einer multivariaten Normalverteilung folgen. Wenn das Modell Variablen enthält, die dichotom oder ordinal sind, kann eine Faktorenanalyse unter Verwendung einer polychorischen Korrelationsmatrix durchgeführt werden. In Stata können wir eine Matrix polychorischer Korrelationen unter Verwendung des benutzerdefinierten Befehls polychoric erzeugen. Sie können den Befehl polychoric finden und installieren, indem Sie findit polychoric im Befehlsfenster von Stata eingeben und den Anweisungen auf dem Bildschirm folgen. Weitere Informationen zum Suchen und Installieren von benutzerdefinierten Befehlen finden Sie in unserer FAQ: Wie verwende ich findit, um nach Programmen und zusätzlicher Hilfe zu suchen. Beachten Sie, dass Variablen, die mit Polychoric verwendet werden, binär (01), ordinal oder kontinuierlich sein können, aber nicht nominal (ungeordnete Kategorien) sein können. Beachten Sie auch, dass die Korrelationen in der Matrix, die durch den polychorischen Befehl erzeugt werden, nicht alle polychorischen Korrelationen sind. Wenn beide Variablen 10 oder weniger beobachtete Werte aufweisen, wird eine polychorische Korrelation berechnet, wenn nur eine der Variablen 10 oder weniger Werte (dh eine Variable ist kontinuierlich und die andere kategorisch) eine polyserielle Korrelation berechnet und wenn beide Variablen nehmen Bei mehr als 10 Werten wird eine Pearsons-Korrelation berechnet. Sobald wir eine polychorische Korrelationsmatrix haben, können wir den factormat-Befehl verwenden, um eine explorative Faktoranalyse mit der Matrix als Eingabe durchzuführen, anstatt rohe Variablen. Der Datensatz für dieses Beispiel enthält Daten über 1428 Studenten und ihre Lehrer. Die Beispielanalyse umfasst dichotome Variablen, einschließlich Fakultätssex (facsex) und Fakultätsnationalität (US-Bürger oder ausländischer Staatsbürger, Facnat) kategoriale Variablen, einschließlich Fakultätsrang (Facrank), Student Rank (Studrank) und Grade (A, B, C, Etc.) und die kontinuierlichen Variablen Fakultätsgehalt (Gehalt), Jahre Lehre an der University of Texas (yrsut), und die Zahl der Schüler in der Klasse (nstud) in dieser Analyse. Diese Variablen wurden ausgewählt, um einen Bereich von Typen von Variablen (d. h. dichotom, geordnet kategorisch und kontinuierlich) zu repräsentieren und nicht notwendigerweise substantiell sinnvolle Faktoren zu bilden. Darunter öffnen wir den Datensatz und erzeugen die polychorische Korrelationsmatrix für die acht Variablen in unserer Analyse. Sie können feststellen, dass der polychorische Befehl etwas langsamer verläuft als Statas korrelieren und pwcorr Befehle, das ist normal. Der polychorische Befehl zeigt nicht die Anzahl der Fälle an, die für die Erzeugung der Matrix verwendet werden, aber sie speichert die n in r (sumw), so dass wir den Anzeigebefehl verwenden können, um ihn anzuzeigen. Dann verwenden wir den Matrixbefehl, um die polychorische Korrelationsmatrix (gespeichert in r (R) durch den polychorischen Befehl) als r zu speichern. So dass wir es mit dem factormat Befehl verwenden können. Dem Factormatbefehl folgt der Name der Matrix, die wir für die Analyse verwenden möchten (d. h. r). Die n (.) - Optionquot gibt die Stichprobengröße an und ist erforderlich. Wir haben die Faktoren (.) Option verwendet, um anzuzeigen, dass wir drei Faktoren beibehalten möchten. Die oben genannten Faktoranalyse Ausgang kann in einer Weise interpretiert werden, ähnlich wie ein Standard-Faktor-Analyse-Modell, einschließlich der Verwendung von Rotation Methoden, um interpretability. Im mit Stata 12.0 erhöhen, und Ive heruntergeladen die polychoricpca Befehl von Stas Kolenikov geschrieben, die ich verwenden wollte Mit Daten, die eine Mischung aus kategorischen und kontinuierlichen Variablen enthält. Angesichts der Anzahl der Variablen (um die 25), meine Ahnung ist, dass ich mehr als 3 Komponenten generieren müssen. Letztendlich möchte ich eine Handvoll aussagekräftiger Komponenten (anstelle von Dutzenden von Variablen) generieren und die Komponenten als unabhängige Variablen in der logistischen Regression verwenden. Verwendung polychoricpca. Ich bin in der Lage, eine Tabelle, die die Eigenwerte und die Eigenvektoren (Belastungen) für jede Variable für die ersten drei (3) Komponenten nur zu generieren. Polychoricpca scheint diese Beladungen Scoring-Koeffizienten zu nennen und diese für jede Ebene der Variablen zu erzeugen, so dass, wenn eine Variable drei Kategorien hat, Sie drei Scoring-Koeffizienten (loadings) für diese Variable sehen. Ich habe nie mit polychoric PCA vorher gearbeitet, Im verwendet, um nur eine Belastung pro variableitem zu sehen. Ich möchte diese Koeffizienten (loadings) untersuchen, um zu versuchen, zu verstehen, was die Bestandteile sind und wie sie beschriftet werden konnten. (1) Was, wenn es aussieht, als ob ich 4 Komponenten generieren Es scheint, als ob ich nicht in der Lage zu untersuchen und zu verstehen, was diese 4. Komponente ist, weil ich nicht sehen kann, wie jedes der Elemente auf die 4. Komponente, nur die ersten 3 laden Dass es nicht mehr als die ersten drei Komponenten gibt (2) Kann ich einfach die polychorische Korrelationsmatrix verwenden, die mit dem Statas pcamat Befehl kombiniert wird, um zu untersuchen, wie jedes Element auf jede Komponente geladen wird (die Eigenvektortabelle). Ich dachte, dies könnte eine Möglichkeit sein, zu prüfen, Belastungen, wenn ich mehr als 3 Komponenten haben. Die Idee kam aus dieser UCLA stats Hilfe post auf mit factormat mit einer polychorischen Korrelation Matrix. Pcamat in Stata erzeugt jedoch nur 1 Beladung (Koeffizient) pro Variable, nicht 1 Beladung für jede Ebene der Variablen. Irgendwelche Gedanken auf, ob es angebracht sein würde, nur das einzelne Laden von pcamat zu berichten. Ich bin mit Stata 12. Mein Datensatz enthält etwa 50 kategorischen (Ordinal-) Variablen. Ich versuche, eine Skala zu entwickeln. Da meine Variablen kategorisch sind, habe ich statt der Pearson-Korrelation eine polychorische Korrelations-basierte Hauptkomponentenanalyse versucht. Ich tippte polychorische Varnamen und erhielt Ausgabe von Korrelationsmatrix und PCA-Ausgang mit Eigenwerten, Proportion erklärt, etc., die alle fein sind. Als nächstes versuchte ich, einen screeplot zu erhalten und dann Parallelanalyse durchzuführen (indem ich fapara Befehl benutzte, den ich herunterlud). Aber als ich den Befehl screeplot gab erhielt ich die folgende Antwort: Dann versuchte ich polychoricpca Befehl, aber es kam auch mit der gleichen Antwort beim Versuch screeplot. Dann habe ich versucht, pcamat r (R), n (sample size) Befehl, kam mit der folgenden Antwort: Kann jemand mir mit den folgenden Fragen helfen: 1) Was wäre richtig zu tun PCA mit polychoric Korrelationsmatrix, dh der Befehl 2) Ist es möglich, screeplot erhalten, nachdem Sie die PCA Wie 3) Ist es möglich, parallel zu analysieren, wie Bitte auch erziehen mich auf Faktoranalyse, wie ich das nächste tun werde. Hier einige Fragen. Für die Zahl (2) erhält man die Eigenwerte nach Schätzbefehlen, die als Eigeneigenschaft e (Eigenschaften) besitzen und die Eigenwerte in der Matrix e (Ev) speichern. Dies scheint für den Benutzer nicht zu scheinen Befehl polychoric. Deshalb ist der Fehler. Dies ist eindeutig in der Hilfe screeplot angegeben. Ndash Roberto Ferrer Jan 25 15 am 5:42 Das ist meistens off-topic, was Stack Overflow betrifft. Die meisten off-Thema von allen ist die Anfrage, Sie auf Faktoranalyse zu erziehen: das wäre viel zu breit eine Frage auf jedem Forum, das ich kenne. Wie Roberto Ferrer zu Recht sagte, dass screeplot nicht von den Befehlen unterstützt wird, die Sie verwendet haben und dies wird in den Fehlermeldungen deutlich erklärt. Die Eingabe der Eigenwerte in Stata als Daten ist eine einfache, wenn mühsame Art und Weise, um auf eine Geröll-Plot arbeiten. Ndash Nachricht senden Zuzwinkern Nick Cox Jan 25 15 am 10:31
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