Escribir un artículo sobre cómo descubrir variables a partir de variables observadas

El análisis factorial es un método de análisis de datos comúnmente utilizado en artículos académicos. Se refiere a una técnica estadística para extraer * * * factores sexuales de un grupo variable. El análisis factorial consiste en encontrar relaciones intrínsecas a partir de grandes cantidades de datos para reducir la dificultad de la toma de decisiones.

Funciones comunes del análisis factorial

(1) En el análisis de regresión, resuelva * * * problemas lineales: si hay * * * problemas lineales en el análisis de regresión, entonces puede resolver múltiples problemas con * * * Extraiga un factor común representativo de las variables del problema lineal. El factor común extraído se puede utilizar para reemplazar múltiples variables con * * * problemas lineales y participar en el modelado, de modo que * * en el análisis de regresión. resuelto *Problema lineal.

(2) Simplificación de variables: en términos generales, cuantas menos variables se incluyan en el modelo, mejor. Si hay muchas variables, primero puede simplificarlas extrayendo factores comunes para que la información de la variable contenida en el modelo no se atenúe mucho y la complejidad del modelo también se reduzca.

(3) Análisis de validez en el cuestionario: para las preguntas de escala del cuestionario, esperamos descubrir la estructura del cuestionario a través del análisis factorial, probar la validez estructural del cuestionario y dividir las preguntas de escala. en diferentes categorías basadas en el análisis factorial.

3. Análisis de regresión

En los métodos de análisis de datos comúnmente utilizados en artículos académicos, el impacto de una variable aleatoria Y sobre otra (x) o un grupo (X1, X2,? , Xk) Método de análisis estadístico de correlación de variables. El análisis de regresión es un método de análisis estadístico que determina la relación cuantitativa entre dos o más variables.

Clasificación del análisis de regresión

(1) Análisis de regresión lineal unidimensional

Solo una variable independiente X está relacionada con la variable dependiente Y, y tanto X como Y debe ser continua La variable, la variable dependiente Y o su residual debe seguir una distribución normal.

(2) Análisis de regresión lineal múltiple

Las condiciones para utilizar el análisis de regresión lineal múltiple: analizar la relación entre múltiples variables independientes y la variable dependiente Y. Tanto X como Y deben ser continuos variables. La variable dependiente Y o su residual debe obedecer a una distribución normal.

(3) Análisis de regresión logística

El modelo de regresión lineal requiere que la variable dependiente esté continuamente distribuida normalmente y que la variable independiente esté linealmente relacionada con la variable dependiente, mientras que el modelo logístico El modelo de regresión no requiere que la variable dependiente sea La distribución se usa generalmente cuando la variable dependiente es discreta.

(4) Otros métodos de regresión

Regresión no lineal, regresión ordenada, regresión unitaria probabilística, regresión ponderada, etc. Debido a que existen muchos tipos de análisis de regresión, al seleccionar un método de regresión, es muy importante seleccionar un tipo de regresión específico en función de las dimensiones de los datos y otras características básicas de los datos, lo cual es muy importante para el análisis de datos posterior.

4. Análisis de varianza

Se utiliza para probar la significancia de las diferencias entre dos o más muestras. Los datos obtenidos de los estudios fluctúan debido a la influencia de varios factores. Las causas de las fluctuaciones se pueden dividir en dos categorías, una son factores aleatorios incontrolables y la otra son factores controlables que afectan los resultados. El análisis de varianza comienza a partir de la varianza de las variables observadas y estudia cuáles de las muchas variables de control tienen un impacto significativo en las variables observadas.