「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---021

★ 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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