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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क्या कारक विश्लेषण में एक कारक द्वारा केवल दो (या कम) आइटम (चर) लोड करना स्वीकार्य है?
मेरे पास 20 चर का एक सेट है जिसे मैंने एसपीएसएस में कारक विश्लेषण के माध्यम से रखा है। अनुसंधान के प्रयोजनों के लिए, मुझे 6 कारकों को विकसित करने की आवश्यकता है। एसपीएसएस ने दिखाया है कि 8 चर (20 में से) कम भार के साथ लोड किए गए …
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कम-रैंक रैखिक प्रणाली का तेजी से संगणना / अनुमान
कम्प्यूटेशनल आंकड़ों में समीकरणों के रैखिक सिस्टम व्याप्त हैं। एक विशेष प्रणाली जिसका मैंने सामना किया है (जैसे, कारक विश्लेषण में) प्रणाली है Ax=bAx=bAx=b जहां यहाँ एक है एक सख्ती से सकारात्मक विकर्ण साथ विकर्ण मैट्रिक्स, एक है (साथ ) सममित सकारात्मक अर्द्ध निश्चित मैट्रिक्स, और एक मनमाना मैट्रिक्स है। …
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आर के साथ द्विबीजपत्री डेटा पर कारक विश्लेषण के लिए अनुशंसित प्रक्रिया
मुझे डायकोटॉमस चर (0 = हाँ, 1 = नहीं) से बने डेटासेट पर एक कारक विश्लेषण चलाना है और मुझे पता नहीं है कि क्या मैं सही रास्ते पर हूँ। उपयोग करके tetrachoric()मैं एक सहसंबंध मैट्रिक्स बनाता हूं, जिस पर मैं चलता हूं fa(data,factors=1)। MixFactor का उपयोग करने पर मुझे …
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कैसे एक मैट्रिक्स सकारात्मक निश्चित करने के लिए?
मैं निम्नलिखित कारक विश्लेषण मॉडल के लिए एक EM एल्गोरिथ्म को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं; डब्ल्यूजे= μ + बी एजे+ ईजेके लियेj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n जहां पी आयामी यादृच्छिक वेक्टर है, एक जे अव्यक्त चर का एक क्ष आयामी …
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फैक्टर विश्लेषण (या पीसीए) में, 1 से अधिक लोड करने वाले कारक का क्या अर्थ है?
मैंने सिर्फ एक तिरछा घुमाव (प्रोमैक्स) का उपयोग करके एफए चलाया है और एक आइटम ने एक कारक पर 1.041 का एक कारक लोडिंग प्राप्त किया है, (और पैटर्न मैट्रिक्स का उपयोग करके अन्य कारकों पर -1.131, और -19 और .065 का कारक लोडिंग ) । और मुझे यकीन नहीं …
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स्केल विश्वसनीयता उपायों (क्रोनबच के अल्फा आदि) और घटक / कारक लोडिंग के बीच क्या संबंध है?
मान लीजिए कि मेरे पास प्रश्नावली वस्तुओं के एक समूह पर स्कोर के साथ एक डेटासेट है, जो सैद्धांतिक रूप से मनोविज्ञान की शोध में कम संख्या में शामिल हैं। मुझे पता है कि यहां एक सामान्य दृष्टिकोण है कि क्रोनबैच के अल्फा या कुछ समान का उपयोग करके तराजू …
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ईएफए स्पष्ट रूप से एक-कारक का समर्थन करता है, उपाय आंतरिक रूप से सुसंगत है, लेकिन सीएफए खराब है?
मैं 10-आइटम स्व-रिपोर्ट माप के साइकोमेट्रिक गुणों की खोज कर रहा हूं। मेरे पास दो स्वतंत्र नमूनों में लगभग 400 मामले हैं। आइटम 4-पॉइंट लिकर्ट स्केल पर पूरे होते हैं। एक ईएफए स्पष्ट रूप से एक-कारक समाधान का समर्थन करता है (उदाहरण के लिए, 6 से अधिक का पहला eigenvalue, …
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पीसीए या कारक विश्लेषण में तिरछा चर
मैं 22 चर पर आधारित SPSS पर प्रमुख घटक विश्लेषण (कारक विश्लेषण) करना चाहता हूं। हालाँकि, मेरे कुछ चर बहुत तिरछे हैं (एसपीएसएस से गणना की गई तिरछी दूरी 2-80 तक है!)। तो यहाँ मेरे सवाल हैं: क्या मुझे तिरछे चरों को वैसा ही रखना चाहिए या क्या मैं मुख्य …
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डायडिक डेटा का कारक विश्लेषण
एक अनाम पाठक ने मेरे ब्लॉग पर निम्नलिखित प्रश्न पोस्ट किए । प्रसंग: पाठक एक प्रश्नावली से तराजू पर एक कारक विश्लेषण चलाना चाहते थे - लेकिन डेटा जोड़े पति और पत्नियों से था। सवाल: क्या डायडिक डेटा पर कारक विश्लेषण चलाया जा सकता है? यदि हां, तो कैसे? क्या …
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पीसीए के बाद तिरछा रोटेशन के उपयोग पर
कई सांख्यिकीय पैकेज, जैसे एसएएस, एसपीएसएस और आर, आपको पीसीए के बाद किसी प्रकार के कारक रोटेशन करने की अनुमति देते हैं। पीसीए के बाद एक रोटेशन क्यों आवश्यक है? आप एक पीसीए के बाद एक तिरछा रोटेशन क्यों लागू करेंगे जो पीसीए का उद्देश्य ऑर्थोगोनल आयामों का उत्पादन करना …
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