★ 因子負荷量で回帰分析?_2 ★

 312 因子負荷量で回帰分析?_2  出口慎二  2002/11/03 (日) 14:34
  321 Re: 因子負荷量で回帰分析?_2  FREG  2002/11/04 (月) 12:43
   322 Re^2: 因子負荷量で回帰分析?_2  出口慎二  2002/11/04 (月) 14:18
    324 Re^3: 因子負荷量で回帰分析?_2  FREG  2002/11/04 (月) 22:11
     325 Re^4: 因子負荷量で回帰分析?_2  出口慎二  2002/11/04 (月) 22:54


312. 因子負荷量で回帰分析?_2  出口慎二  2002/11/03 (日) 14:34
[つづき]

「2)」の重回帰ですが,どうもやっていることがおかしいような気がします.
評定値に影響する因子によって評定値を予測→評定値で評定値を予測?
因子負荷=相関データで重回帰→相関係数データから相関係数を計算?

どうも自分自身,スッキリ理解できません.
お手数ですが,是非,アドバイス頂ければと思います.

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321. Re: 因子負荷量で回帰分析?_2  FREG  2002/11/04 (月) 12:43
> どうも自分自身,スッキリ理解できません.

データの次元を混乱させたからでうあhないですか?.すべて二相データなので,あくまでも被験者を個体(ケース)とし続ければ,ひとつの一貫性は得られるでしょう.

n×pのX(493×143)がら,n×F(493×4)を得たのです.被験者集団のnの評価構造です.ここで総合評価Yが導入されました(平均ベクトルmを作った変数はpとは別ですね?).Yはやり143変数ありますから,n×Y(493×143)です.これを主成分分析して総合指標Zを作ります.n×Z(493×1)ができました.これは被験者に143ポスターに対する評価の総合で,要するに「良いポスター」なるもの,と考えることができれば,ひつの目的変数にできます.
ここで,重回帰分析Z=βF+εをやるののです.

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322. Re^2: 因子負荷量で回帰分析?_2  出口慎二  2002/11/04 (月) 14:18
> データの次元を混乱させたからでうあhないですか?.すべて二相データなので,あくまでも被験者を個体(ケース)とし続ければ,ひとつの一貫性は得られるでしょう.

ご指摘ありがとうございます.
それでも尚,何から,どうパスが引かれるのか,ピンとこないのです.

はじめのデータ行列Xは,確かに2相2元データです.
因子分析後,因子得点行列は,ケースnと因子fの2相2元データです.
因子負荷行列は,変数pと因子fの2相2元データです.

因子負荷量とケースの関係が,イメージできていない,
のでしょうか(私のアタマは).

どうも,言っていることがおかしくなってきましたね?(笑)

何が理解できていないのかご指摘を頂けると幸甚です.

> n×pのX(493×143)がら,n×F(493×4)を得たのです.被験者集団のnの評価構造です.ここで総合評価Yが導入されました(平均ベクトルmを作った変数はpとは別ですね?).

平均ベクトルMは,140のpについての140の平均値のベクトルです.
あるのは,n=493×p=140のデータ行列Xの1つで全てです.

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324. Re^3: 因子負荷量で回帰分析?_2  FREG  2002/11/04 (月) 22:11
> 因子負荷量とケースの関係が,イメージできていない,
> のでしょうか(私のアタマは).

どうやら,そのようですね.因子負荷量とは回帰係数のことです.回帰係数をデータとみなして回帰分析して回帰係数を算出して,どうするのです.

> どうも,言っていることがおかしくなってきましたね?(笑)

おかしいです.

> 平均ベクトルMは,140のpについての140の平均値のベクトルです.
> あるのは,n=493×p=140のデータ行列Xの1つで全てです.

では,目的変数はないから,回帰分析できないですね.

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325. Re^4: 因子負荷量で回帰分析?_2  出口慎二  2002/11/04 (月) 22:54
> > 因子負荷量とケースの関係が,イメージできていない,
> > のでしょうか(私のアタマは).
>
> どうやら,そのようですね.因子負荷量とは回帰係数のことです.回帰係数をデータとみなして回帰分析して回帰係数を算出して,どうするのです.

ありがとうございました.この点です.
計算してもしょうがない理由がクリアに認識できずにおりました.
スッキリしました(笑).

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