Análise De Fator Exploratório Em Stata Forex

AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisas Digitais e Educação Ajude o Grupo de Consultoria Estatal, dando um presente Análise de Fator de Saída Anotada da Stata Esta página mostra um exemplo de análise fatorial com notas de rodapé explicando o resultado. Vamos fazer um eixo principal iterado (opção ipf) com SMC como comunalidades iniciais reter três fatores (opção fator (3)) seguido de rotações varimax e promax. Esses dados foram coletados em 1428 estudantes universitários (dados completos sobre 1365 observações) e são respostas a itens em uma pesquisa. Usaremos item13 através do item24 em nossa análise. uma. Eigenvalue: um autovalor é a variância do fator. Na solução do fator inicial, o primeiro fator representará a maior variação, o segundo representará a próxima maior variação, e assim por diante. Alguns dos autovalores são negativos porque a matriz não é de nível completo, ou seja, embora haja 12 variáveis, a dimensionalidade do espaço do fator é muito menor. Existem no máximo sete fatores possíveis. B. Diferença: Dá as diferenças entre o autovalor atual e o seguinte. C. Proporção: Dá a proporção de variância explicada pelo fator. D. Cumulativo: Dá a proporção acumulada da variância explicada por este fator mais todos os anteriores. E. Cargas de fator: as cargas de fatores para esta solução ortogonal representam tanto como as variáveis ​​são ponderadas para cada fator, mas também a correlação entre as variáveis ​​e o fator. F. Unicidade: Dá a proporção da variância comum da variável não associada aos fatores. A singularidade é igual a 1 - comunalidade. G. Cargas de fator rotativo: As cargas de fator para a rotação ortogonal varimax representam tanto a forma como as variáveis ​​são ponderadas para cada fator como também a correlação entre as variáveis ​​e o fator. Uma rotação varimax tenta maximizar as cargas quadradas das colunas. H. Unicidade: os mesmos valores que em e. Acima porque é ainda uma solução de três fatores. A opção em branco exibe apenas o fator de carga maior do que um valor específico (digamos 0,3). Eu. Cargas de fator girado: as cargas de fatores para a rotação oblíqua promax representam como cada uma das variáveis ​​é ponderada para cada fator. Nota: estas não são correlações entre variáveis ​​e fatores. A rotação promax permite que os fatores sejam correlacionados na tentativa de melhor aproximar a estrutura simples. Eu. Unicidade: os mesmos valores que em e. E h. Acima porque é ainda uma solução de três fatores. O comando comum estat é um comando de correção temporária que exibe a correlação entre os fatores de uma rotação oblíqua. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software da Universidade da Califórnia. NOTICE: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar Manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Ajudar o Grupo de Consultoria Estatal dando um presente Stata FAQ Como posso realizar uma análise fatorial com variáveis ​​categóricas (ou categóricas e contínuas) Métodos padrão de análise fatorial (ou seja, baseados em uma matriz de Correlações Pearsons) assumem que as variáveis ​​são contínuas e seguem uma distribuição normal multivariada. Se o modelo inclui variáveis ​​que são dicotômicas ou ordinais, uma análise fatorial pode ser realizada usando uma matriz de correlação policaróica. Em Stata podemos gerar uma matriz de correlações policaróicas usando o comando policarralizado escrito pelo usuário. Você pode encontrar e instalar o comando polychoric digitando findit polychoric na janela de comando Stata e seguindo as instruções na tela. Para obter mais informações sobre como localizar e instalar comandos escritos pelo usuário, consulte nossas Perguntas frequentes: Como eu uso findit para procurar programas e ajuda adicional. Observe que as variáveis ​​usadas com policarral podem ser binárias (01), ordinais ou contínuas, mas não podem ser nominais (categorias não ordenadas). Observe também que as correlações na matriz produzida pelo comando policarico não são todas correlações policortricas. Quando ambas as variáveis ​​possuem 10 ou menos valores observados, uma correlação policarólica é calculada, quando apenas uma das variáveis ​​assume 10 ou menos valores (ou seja, uma variável é contínua e outra categórica) é calculada uma correlação polyserial e se ambas as variáveis ​​tomam Em mais de 10 valores, uma correlação Pearsons é calculada. Uma vez que temos uma matriz de correlação policírica, podemos usar o comando factormat para realizar uma análise de fatores exploratórios usando a matriz como entrada, e não como variáveis ​​brutas. O conjunto de dados para este exemplo inclui dados em 1428 estudantes universitários e seus instrutores. O exemplo de análise inclui variáveis ​​dicotômicas, incluindo sexo do corpo docente (facsex) e nacionalidade do corpo docente (cidadão dos EUA ou cidadão estrangeiro, facnat) variáveis ​​categóricas ordenadas, incluindo classificação de faculdade (facrank), classificação do aluno (studrank) e grau (A, B, C, Etc.) e as variáveis ​​contínuas do salário da faculdade (salário), anos de ensino na Universidade do Texas (ano) e número de alunos na turma (nstud) nesta análise. Essas variáveis ​​foram selecionadas para representar uma gama de tipos de variáveis ​​(ou seja, dicotômicas, ordenadas categóricas e contínuas) e não formam necessariamente fatores substancialmente significativos. Abaixo, abrimos o conjunto de dados e geramos a matriz de correlação policorica para as oito variáveis ​​em nossa análise. Você pode notar que o comando policíclico corre um pouco mais lentamente do que Statas correlacionar e comandos de pwcorr, isso é normal. O comando polychoric não exibe o número de casos (com eliminação de lista) usado para gerar a matriz, mas armazena n in r (sumw) para que possamos usar o comando de exibição para visualizá-lo. Em seguida, usamos o comando matricial para armazenar a matriz de correlação policristalina (salva em r (R) pelo comando policarral) como r. Para que possamos usá-lo com o comando factormat. O comando factormat é seguido pelo nome da matriz que desejamos usar para a análise (ou seja, r). O quotoptionquot n (.) Dá o tamanho da amostra e é necessário. Utilizamos a opção de fatores (.) Para indicar que desejamos reter três fatores. O resultado da análise fatorial acima pode ser interpretado de forma semelhante a um modelo padrão de análise fatorial, incluindo o uso de métodos de rotação para aumentar a interpretabilidade.