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stata 因子分析

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stata，how 分析是的，可以直接得到male 因子的分数，但是不能直接得到male 因子计算的综合分数 。只需在FactorAnalysis中选择分数，并勾选“saveasvariables”，系统会自动生成本因子 分析的分数并提出若干公因子，默认用Factor_1Factor_2表示 。
1、为什么回归 分析把解释变量取对数,有什么好处?取对数的原因有很多，大致可以总结为:1 。弱化模型中数据的异方差只能弱化，不能完全消除；2.模型形式的需要，使用线性回归模型的前提是解释变量与被解释变量之间存在的关系 ， 但实际操作中这很难满足 ， 很多时候需要对多个变量或单个变量做对数变换才能使模型形式线性；3.取对数 ， 再配合差分变化，把绝对数变成相对数，这样数据就能更好地表达变化的相关性 。
2、 因子 分析法综合得分负数如何调整无需调整 。因子 分析总体平均分为0，方差为1 。自然，很多价值观都是负面的 。这对后续的分析没有影响 。因子 分析指从变量组中提取共性的统计技术因子 。它是由英国心理学家C.E .斯皮尔曼首先提出的 。他发现学生各科成绩之间存在一定的相关性，一科成绩好的学生往往其他科成绩更好，从而推断是否存在某些潜在的共性因子 ， 或者是某些一般性的智力条件影响了学生的学习成绩 。
将本质相同的变量归入一个因子可以减少变量个数，检验变量间关系的假设 。扩展数据的主要目的:因子 分析是描述一些隐藏在一组测量变量中 ， 但无法直接测量的更基本的潜在变量 。比如，如果要衡量学生的学习动机，可以用上课的积极参与程度、作业完成情况、课外阅读时间来体现他们的积极性 。
3、我的 因子 分析只有一个公 因子,怎么 分析呀可以直接得到龚因子的分数，但是不能直接得到龚因子计算的综合分数 。在FactorAnalysis中勾选“saveasvariables”即可，系统会自动生成这个分数因子。综合得分也需要通过对输出中的方差累计贡献率表中的累计贡献率进行加权平均得到 。
4、如何运用 stata12.0软件进行模型修正要看是什么车型打造的 。你说的模型更新问题，主要考虑模型的多重共线性问题、内生性问题、异方差问题(当然随着学习的深入 ， 还会遇到其他更复杂的问题) 。这些问题通常可以称为如何在非经典假设下修正模型 。纠正的方法有很多 。例如，对于多重共线性问题，可以使用vif命令来测试模型 。如果(1)最大vif大于10，(2)平均vif大于1 ， 则可以判断模型存在多重共线性问题 。
5、spss, stata,SAS比较,哪个好很多人都问过SPSS，Stata，SAS的区别，哪个最好 。可以想象，每个软件都有自己独特的风格，都有自己的优缺点 。本文对此进行了总结，但并不是全面的比较 。人们通常对他们使用的统计软件有特殊的偏好 。希望大部分人认同这是对这些软件的真实公正的比较分析 。SPSS的一般用法 。SPSS非常好用，所以最容易被初学者接受 。
【stata 因子分析】它也有办法通过复制粘贴来学习它的“句法”语言 ， 但是这些句法通常都很复杂，不是很直观 。数据管理，SPSS有一个类似Excel的用户友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据(缺失值、数字标签等 。).并不是一个强大的数据管理工具(虽然SPS11版本增加了一些增加数据文件的命令，但是作用有限)，SPSS也主要是用来操作单个文件，很难同时处理多个文件 。

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