factor-analysis पर टैग किए गए जवाब

कारक विश्लेषण एक आयामीता में कमी अव्यक्त चर तकनीक है, जो कि निरंतर अव्यक्त चर की एक छोटी संख्या द्वारा अंतर-सहसंबंधशील चर की जगह लेती है जिसे कारक कहा जाता है। माना जाता है कि कारक अंतर-सहसंबंधों के लिए जिम्मेदार हैं। [पुष्टि कारक विश्लेषण के लिए, कृपया 'पुष्टि-कारक' टैग का उपयोग करें। इसके अलावा, कारक विश्लेषण का शब्द "कारक" एक प्रतिगमन (ANNA) के स्पष्ट भविष्यवक्ता के रूप में "कारक" के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए।]

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निर्माण स्वतंत्रता का निर्धारण करने में खोजपूर्ण और पुष्टि कारक विश्लेषण के बीच अंतर
शोधकर्ता अक्सर दो उपायों का उपयोग करते हैं जिनमें समान आइटम होते हैं और तर्क देते हैं कि वे विभिन्न चीजों को मापते हैं (उदाहरण के लिए, "मैं हमेशा चिंता करता हूं जब मैं कारों के आसपास हूं"; "मुझे कारों से डर लगता है")। कारों के उपाय और ऑटोमोबाइल स्केल …
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कारक विश्लेषण, आंतरिक स्थिरता और संयोजन में आइटम प्रतिक्रिया सिद्धांत का उपयोग करके वस्तुओं की संख्या कैसे कम करें?
मैं अनुभवजन्य रूप से एक प्रश्नावली विकसित करने की प्रक्रिया में हूं और मैं इस उदाहरण में मनमाने ढंग से संख्याओं का उपयोग करूंगा। संदर्भ के लिए, मैं एक मनोवैज्ञानिक प्रश्नावली विकसित कर रहा हूं जिसका उद्देश्य आमतौर पर उन व्यक्तियों में चिन्हित पैटर्न का मूल्यांकन करना है, जिन्हें चिंता …
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क्या मैं क्लस्टर विश्लेषण के लिए चर चयन करने के लिए पीसीए का उपयोग कर सकता हूं?
मुझे क्लस्टर विश्लेषण करने के लिए चर की संख्या कम करनी होगी। मेरे चर दृढ़ता से सहसंबद्ध हैं, इसलिए मैंने एक कारक विश्लेषण पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) करने के लिए सोचा । हालांकि, यदि मैं परिणामी अंकों का उपयोग करता हूं, तो मेरे क्लस्टर सही नहीं हैं (साहित्य में पिछले …
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कारक विश्लेषण से पहले कारक अधिकतम क्या हैं?
प्रमुख घटक विश्लेषण में, पहले प्रमुख घटक अधिकतम विचरण के साथ orthogonal निर्देश हैं। दूसरे शब्दों में, पहले मुख्य घटक को अधिकतम विचरण की दिशा के लिए चुना जाता है, दूसरे प्रमुख घटक को अधिकतम विचरण के साथ पहली दिशा में रूढ़िवादी चुना जाता है, और इसी तरह।कश्मीरkkkkkk क्या कारक …
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असतत, क्रमिक प्रतिक्रियाओं से कारक स्कोर
क्या आपके पास अध्यादेश, असतत चर होने पर कारक स्कोर का अनुमान लगाने का एक तरीका है। मैं क्रमसूचक, खंडित चर,। यदि मैं यह धारणा बनाता हूं कि प्रत्येक प्रतिक्रिया अंतर्निहित अंतर्निहित एक सामान्य रूप से वितरित चर है, तो मैं एक पॉलीकोरिक सहसंबंध मैट्रिक्स की गणना कर सकता हूं …
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गतिशील कारक विश्लेषण बनाम राज्य अंतरिक्ष मॉडल
R में MARSS पैकेज गतिशील कारक विश्लेषण के लिए कार्य करता है। इस पैकेज में, डायनेमिक फैक्टर मॉडल को स्टेट स्पेस मॉडल के एक विशेष रूप के रूप में लिखा गया है और वे मानते हैं कि सामान्य रुझान एआर (1) प्रक्रिया का पालन करते हैं। जैसा कि मैं उन …
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फैक्टर रोटेशन के तरीके (varimax, oblimin, आदि) - नामों का क्या अर्थ है और विधियाँ क्या करती हैं?
फैक्टर विश्लेषण में कई रोटेशन विधियां हैं, जैसे कि वैरीमैक्स, क्वार्टिमैक्स, इक्वामैक्स, प्रॉमैक्स, ओडिमिन आदि, मैं कोई भी ऐसी जानकारी नहीं पा रहा हूं जो उनके नामों को उनके वास्तविक गणितीय या सांख्यिकीय कार्यों से संबंधित करती हो। इसे "इक्वा-मैक्स" या "क्वर्टी-मैक्स" क्यों कहा जाता है? किस तरह से कुल्हाड़ी …
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क्या हमेशा मौजूद होने पर अधिक कारकों को निकालना बेहतर होता है?
मुख्य घटक विश्लेषण के विपरीत, कारक विश्लेषण मॉडल के समाधान आवश्यक रूप से नेस्टेड नहीं हैं। अर्थात्, पहले कारक के लिए लोडिंग (उदाहरण के लिए) जरूरी नहीं होगा जब केवल पहला कारक निकाला जाता है जब पहला कारक होता है। इसे ध्यान में रखते हुए, एक ऐसे मामले पर विचार …
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कारक विश्लेषण कैसे करें जब सहसंयोजक मैट्रिक्स सकारात्मक निश्चित नहीं है?
मेरे पास एक डेटा सेट है जिसमें 717 अवलोकन (पंक्तियाँ) हैं जो 33 चर (कॉलम) द्वारा वर्णित हैं। डेटा को सभी चर को z- स्कोर करके मानकीकृत किया गया है। कोई दो चर रैखिक रूप से निर्भर ( ) नहीं हैं। मैंने बहुत कम विचरण ( 0.1 से कम ) …
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कारक विश्लेषण की धारणाएं क्या हैं?
मैं जांचना चाहता हूं कि क्या मैं वास्तव में [क्लासिक, रैखिक] कारक विश्लेषण (एफए) को समझ गया हूं , विशेष रूप से ऐसी धारणाएं जो एफए (और संभवतः बाद में) एफए से पहले बनी हैं। कुछ डेटा को शुरू में सहसंबद्ध किया जाना चाहिए और उनके बीच एक संभावित रैखिक …
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देशों के प्रकारों की पहचान करने के लिए डेटा घटाने की तकनीक
मैं एक परिचयात्मक आर्थिक भूगोल पाठ्यक्रम पढ़ाता हूं। मेरे छात्रों को समकालीन विश्व अर्थव्यवस्था में पाए जाने वाले देशों के प्रकारों की बेहतर समझ और डेटा कटौती तकनीकों की सराहना करने में मदद करने के लिए, मैं एक ऐसे असाइनमेंट का निर्माण करना चाहता हूं, जो विभिन्न प्रकार के देशों …
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कारक विश्लेषण में वेरिमैक्स और विस्मरण घुमाव के बीच अंतर
कारक विश्लेषण में वेरिमैक्स घुमाव और तिरछे घुमाव के बीच अंतर क्या है? इसके अलावा, मैं सिद्धांत और SPSS दोनों में प्रमुख घटक विश्लेषण, वेरिमैक्स रोटेशन और खोजपूर्ण कारक विश्लेषण के बीच के संबंध के बारे में उलझन में हूं। वे कैसे संबंधित हैं?
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कारक विश्लेषण में बाइनरी चर के लिए पियरसन सहसंबंधों (टेट्राकोरिक लोगों के बजाय) की गणना के खतरे क्या हैं?
मैं शिक्षा के खेल पर शोध करते हैं, और मेरे मौजूदा परियोजनाओं में से कुछ से डेटा का उपयोग कर शामिल BoardGameGeek (BGG) और VideoGameGeek (VGG) खेल के डिजाइन तत्वों के बीच संबंधों (यानी, "द्वितीय विश्व युद्ध में सेट", "रोलिंग पासा शामिल है" जांच करने के लिए ) और उन …
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क्या एक खोजपूर्ण कारक विश्लेषण समाधान को असंबद्ध छोड़ने का कारण है?
क्या एक खोजपूर्ण कारक विश्लेषण समाधान को घुमाने के लिए कोई कारण नहीं हैं? ओरिकोगोनल समाधानों की तुलना तिरछे समाधानों से करना आसान लगता है, और मुझे लगता है कि मैं उस सामान को पूरी तरह से समझता हूं। इसके अलावा, पाठ्यपुस्तकों में मुझे जो कुछ भी मिला है, उसमें …
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जनसंख्या आर-वर्ग परिवर्तन पर विश्वास अंतराल कैसे प्राप्त करें
एक साधारण उदाहरण के लिए मान लें कि दो रैखिक प्रतिगमन मॉडल हैं मॉडल 1 है तीन भविष्यवक्ताओं, x1a, x2b, औरx2c मॉडल 2 में मॉडल 1 से तीन और दो अतिरिक्त भविष्यवक्ता हैं x2aऔरx2b वहाँ एक जनसंख्या प्रतिगमन समीकरण जहां जनसंख्या विचरण समझाया है मॉडल 1 के लिए और मॉडल …
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