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论文数据整理分析详细版
论文数据整理过程
1.我将新老用户数据用stata合并,并筛选出有高考成绩的人一共有536个。
2.保留有用的变量,删去没有用的变量
保留的变量有id号码c117工资a04性别a05年龄a09婚姻状况a14就业状况a18非农工作经历a27身体健康b102教育水平b110高考成绩c108工作性质还有非认知能力量表
3.我选择了a44-a55a55-2a55-3这14个心理问题(其他的问题有的不是四分制不好计分就没选)进行因子分析,命令及结果如下
Clear并定义变量标签后
describe
1.首先通过主因子分析(factor),得到主成分因子:
从上面的分析可以看出,只有一个成分大于1大于的特征值,同时一个成分解释了全部的0.9491。
不重要的第2到14个主成分在随后的分析中可以放心地省略去。
运行factor命令后,接着运行screeplot命令画出碎石图。
碎石图中特征值等于1处的水平线标示了保留主成分的常用分界点,同时再次强调了本文中的成分2到成分14并不重要。
2.screeplot/*碎石图(特征值等于1处的水平线标示保留主成分的分界点)
*/
可以看出只有第一个问题大于1,即a44
3,*检验数据是否适合用因子分析
estatkmo/*KMO检验,越高越好*/
estatsmc/*SMC检验,值越高越好*/
4.旋转会进一步简化因子结构。
在提取因子之后,键入rotate命令进行旋转。
5.结合实际情况,我们通过上面的分析整理出前两个主因子的正交因子表,和荷载图
本来大于两个公因子才能做表,这里只有一个公因子,没法做。
比如下面这个例子(不是我的论文)
6.因子分是通过将每个变量标准化为平均数等于0和方差等于1,然后以因子分系数进行加权合计为每个因子构成的线性组合。
基于最近的rotate或factor结果,predict会自动进行这些计算。
通过命令predictf1,我们得到了各个观察变量的主因子1的得分情况。
7.然后我将每个问题打分,因为原始数据中分别选的是1234,我将他们替换成4分3分2分1分。
用下面的步骤(不确定这步放在哪合适)
8.回归
下面是提取三个公因子的情况,前面的步骤都一样。
由于a50a55-2a55-3在旋转后的荷载表中一度出现了许多负值,表明这两个问题和主因子关系不大,所以我把这两个问题删除,用a44-a49a51-a55这11个问题来做。
1.首先通过主因子分析(factor),得到主成分因子:
2.检验
没有查到smc多大算通过但是kmo通过了。
3.旋转
4.正交因子表(根据荷载图写出)根据荷载图f1f2f3三个因子能够包括全部的问题,所以我选了三个主因子,f1f2f3.
指标
因子
Factor1
Factor2
Factor3
a44
0.3736
0.0979
0.4077
a45
0.5293
0.0999
0.1721
a46
0.1578
0.1443
0.5175
a47
0.1253
0.2440
0.4773
a48
0.6110
0.1916
0.1079
a49
0.3654
0.3279
0.1349
A51
0.1468
0.3235
0.3564
A52
0.5196
0.3643
0.1300
A53
0.3695
0.5294
0.1605
A54
0.1522
0.5855
0.1625
A55
0.1790
0.4123
0.1165
根据上表将11个指标按高载荷分成3类,并结合专业知识对各因子命名,如下表:
表:
高载荷分类
高载荷指标
因子命名
1
A45a48a49a52
抑郁因子
2
A53a54a55
自信因子
3
A44a46a47a51
积极因子
5.因子分是通过将每个变量标准化为平均数等于0和方差等于1,然后以因子分系数进行加权合计为每个因子构成的线性组合。
基于最近的rotate或factor结果,predict会自动进行这些计算。
通过命令predictf1f2,我们得到了各个观察变量的主因子1、主因子23的得分情况。
6.在这些因子分之间是存在着相关,在默认选项中,promax旋转允许因子分之间存在相关。
通过运行命令correlatef1f2f3可得。
从运行出来的结果看到,两个因子分相关关系是很小的。
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