Stata因子分析

一、Stata因子分析案例

本文以美國國家安全局公開的數據集進行Stata因子分析的演示。該數據集包含了NSA測試用的72項測評指標，我們需要對這些指標進行因子分析，以找出隱藏在數據背後的結構及其含義。

use NSA, clear
factor V1-V72

二、Stata因子分析旋轉

在對因子進行解釋時，我們常需要旋轉因子載荷矩陣，以便於理解因子的含義。Stata提供了多種旋轉方法，如方差最大旋轉法（varimax）、最大斜交旋轉法（oblimin）等。

factor V1-V72, rotate(varimax)

三、Stata因子分析結果解讀

因子分析結果包括載荷矩陣、因子旋轉矩陣、共同因子方差等，其中最重要的是載荷矩陣，它反映了每一個變量與每一個因子之間的關係。載荷矩陣中每一個數值表示變量與因子之間的相關係數，絕對值越大，表示變量與因子之間的相關度越高。載荷矩陣的解釋需要結合實際情境進行理解。

factor V1-V72, rotate(varimax)
matrix list e(r_ss)

四、Stata因子分析得分計算

計算每一個樣本的因子得分是因子分析的一個重要應用，它可以有效地簡化數據分析過程，並由此得出更為準確的研究結果。

factor V1-V72
predict factor1-factor10
list factor1 factor2 factor3, clean

五、Stata因子分析因子數不對

在實際應用中，選擇合適的因子數通常需要進行多次嘗試，以找出最適合的因子數，也可以基於Kaiser準則、累計方差貢獻率、斜率拐點等方法進行判斷。如果選擇的因子數不對，將影響因子解釋的合理性。

factor V1-V72, nfactors(8) rotate(varimax)
matrix list e(r_ss)

六、Stata因子分析命令

Stata的因子分析命令為factor，常用參數有nfactors（因子個數）、rotate（旋轉方法）、scores（是否計算得分）、covar（是否建立共變量矩陣）等。

factor V1-V72, nfactors(4) rotate(varimax) scores

七、Stata因子分析步驟

Stata進行因子分析的步驟包括數據準備、因子模型估計、因子旋轉、因子得分計算等。其中，因子旋轉步驟是因子分析的重要一步。

use NSA, clear
factor V1-V72, nfactors(4) rotate(varimax) scores
list factor1-factor4, clean

八、Stata因子分析代碼

Stata因子分析的代碼示例如下：

use NSA, clear
factor V1-V72, nfactors(4) rotate(varimax) scores
matrix list e(r_ss)

九、Stata因子分析如何計算綜合得分

計算綜合得分需要對因子分析得分進行加權，每個因子的權重等於對應因子的解釋方差佔總解釋方差的比重。綜合得分的計算可以通過Stata的egen命令實現。

use NSA, clear
factor V1-V72, nfactors(4) rotate(varimax) scores
egen sum_factor = rowtotal(factor1-factor4)
gen weight_1 = e(r_ss)[1,1]/sum(e(r_ss)[1,1..4])
gen weight_2 = e(r_ss)[2,2]/sum(e(r_ss)[1,1..4])
gen weight_3 = e(r_ss)[3,3]/sum(e(r_ss)[1,1..4])
gen weight_4 = e(r_ss)[4,4]/sum(e(r_ss)[1,1..4])
gen composite_score = factor1*weight_1 + factor2*weight_2 + factor3*weight_3 + factor4*weight_4

以上就是Stata因子分析的基本內容及代碼演示。