تحليل عامل استكشافي في فوركس ستاتا

إشعار: ستقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى نظام إدارة المحتوى في وردبريس في فبراير لتسهيل الصيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم مساعدة المجموعة الاستشارية ستات من خلال إعطاء هدية ستاتا المشروح تحليل عامل الانتاج هذه الصفحة يظهر مثال تحليل عامل مع الحواشي السفلية التي توضح الانتاج. سوف نقوم محاور رئيسية متكررة (الخيار إب) مع سمك كما الطائفية الأولية الاحتفاظ ثلاثة عوامل (عامل (3) الخيار) تليها فاريماكس و بروماكس التناوب. وقد جمعت هذه البيانات عن 1428 طالبا جامعيا (بيانات كاملة عن 1365 ملاحظة) وهي ردود على العناصر في المسح. وسوف نستخدم البند 13 خلال البند 24 في تحليلنا. ا. إيجنفالو: القيمة الذاتية هي تباين العامل. في حل العامل الأولي، فإن العامل الأول سوف يمثل أكبر التباين، والثاني سوف تمثل أعلى كمية المقبل من التباين، وهلم جرا. بعض من القيم الذاتية هي سلبية لأن المصفوفة ليست من رتبة كاملة، وهذا هو، على الرغم من أن هناك 12 متغيرات الأبعاد من الفضاء عامل أقل بكثير هناك على الأكثر سبعة عوامل ممكنة. ب. الفرق: يعطي الاختلافات بين القيمة الذاتية الحالية و التالية. ج. النسبة: يعطي نسبة التباين التي يمثلها العامل. د. التراكمي: يعطي النسبة التراكمية من التباين التي يمثلها هذا العامل بالإضافة إلى كل ما سبق. ه. تحميل العوامل: تمثل عوامل تحميل هذا المحلول المتعامد كيف يتم ترجيح المتغيرات لكل عامل ولكن أيضا العلاقة بين المتغيرات والعامل. F. التفرد: يعطي نسبة التباين المشترك للمتغير غير المرتبط بالعوامل. التفرد يساوي 1 - الترابية. ز. تحمیل العامل المتناوب: یشکل تحمیل العامل للدوران المتعامد فارماکس کلا من کیفیة ترجیح المتغیرات لکل عامل ولکن أیضا العلاقة بین المتغیرات والعامل. ويحاول التناوب فاريماكس لتحقيق أقصى قدر من التحميلات التربيعية من الأعمدة. ح. التفرد: نفس القيم كما في e. أعلاه لأنه لا يزال حل عامل ثلاثة. يعرض خيار الفراغات عامل تحميل فقط أكبر من قيمة محددة (قل 0.3). أنا. تحمیل العامل المدور: تمثل عوامل تحمیل دوران مائل بروماكس کیف یتم ترجیح کل من المتغیرات لکل عامل. ملاحظة: هذه ليست ارتباطات بين المتغيرات والعوامل. دوران بروماكس يسمح للعوامل أن تكون مرتبطة في محاولة لتقريب بنية بسيطة بشكل أفضل. أنا. التفرد: نفس القيم كما في e. و h. أعلاه لأنه لا يزال حل عامل ثلاثة. الأمر المشترك إستات هو أمر بوستستيماشيون الذي يعرض الارتباط بين عوامل دوران منحرف. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين أو كتاب أو منتج برامج من قبل جامعة كاليفورنيا. ملاحظة: سوف تقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى نظام إدارة محتوى وردبريس في فبراير لتسهيل صيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد البحوث الرقمية والتعليم مساعدة مجموعة ستات الاستشارية من خلال إعطاء هدية ستاتا أسئلة وأجوبة كيف يمكنني إجراء تحليل عامل مع المتغيرات الفئوية (أو الفئوية والمستمرة) الطرق القياسية لتحليل عامل الأداء (أي تلك القائمة على مصفوفة من بيرسونس) تفترض أن المتغيرات مستمرة ومتابعة التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات. إذا كان النموذج يتضمن متغيرات ثنائية أو ترتيبية يمكن إجراء تحليل عامل باستخدام مصفوفة ارتباط متعدد البوليكوريك. في ستاتا يمكننا توليد مصفوفة من الارتباطات بوليكوريك باستخدام المستخدم مكتوبة بوليكوريك القيادة. يمكنك العثور على وتثبيت الأمر بوليكوريك عن طريق كتابة فينيت بوليكوريك في إطار الأمر ستاتا واتبع الاتجاهات الشاشة. لمزيد من المعلومات حول تحديد وتثبيت الأوامر المكتوبة من قبل المستخدم راجع الأسئلة الشائعة: كيف يمكنني استخدام فينديت للبحث عن برامج ومساعدة إضافية. لاحظ أن المتغيرات المستخدمة مع بوليتيك قد تكون ثنائية (01)، ترتيبية، أو مستمرة، ولكن لا يمكن أن تكون الاسمية (فئات غير مرتبة). نلاحظ أيضا أن الارتباطات في المصفوفة التي تنتجها القيادة بوليكوريك ليست كلها علاقات بوليكوريك. عندما يكون لكل من المتغيرين 10 أو أقل من القيم الملحوظة، يتم حساب الارتباط متعدد الألوان، عندما يأخذ واحد فقط من المتغيرات على 10 أو أقل من القيم (أي متغير واحد مستمر والآخر فئوية) يتم حساب ارتباط متعدد الأعراق، وإذا أخذ المتغيران على أكثر من 10 قيم يتم حساب ارتباط بيرسونس. مرة واحدة لدينا مصفوفة ارتباط بوليتيكوريك، يمكننا استخدام الأمر فاكتورمات لإجراء تحليل عامل استكشافي باستخدام المصفوفة كمدخل، بدلا من المتغيرات الخام. وتتضمن مجموعة البيانات لهذا المثال بيانات عن 1428 من طلاب الجامعات ومعلميهم. ويشمل تحليل المثال المتغيرات الثنائية التفرع، بما في ذلك الجنسيات (فاسيكس) وجنسية أعضاء هيئة التدريس (مواطن أمريكي أو مواطن أجنبي، فنات) أمر المتغيرات الفئوية، بما في ذلك رتبة أعضاء هيئة التدريس (سكرانك)، رتبة الطالب (ستودرانك) والصف (A، B، C، وما إلى ذلك الصف) والمتغير المستمر رواتب أعضاء هيئة التدريس (راتب)، سنوات التدريس في جامعة تكساس (يرسوت)، وعدد الطلاب في الفصل (نستود) في هذا التحليل. تم اختيار هذه المتغيرات لتمثيل مجموعة من أنواع المتغيرات (أي ثنائية التفرع، وأمرت الفئوية، والمستمرة)، ولا تشكل بالضرورة عوامل ذات مغزى جوهري. أدناه نحن فتح مجموعة البيانات وتوليد مصفوفة الارتباط بوليريكوريك للمتغيرات الثمانية في تحليلنا. قد تلاحظ أن الأمر بوليكوريك يعمل بشكل أبطأ إلى حد ما من الأوامر ستاتاس و بوكور، وهذا أمر طبيعي. لا يظهر الأمر بوليكوريك عدد الحالات (مع حذف ليستوي) المستخدمة لتوليد المصفوفة، ولكنه يقوم بتخزين n في r (سومو) حتى نتمكن من استخدام الأمر عرض لعرضه. ثم نستخدم الأمر مصفوفة لتخزين مصفوفة الارتباط بوليكوريك (المحفوظة في r (R) بواسطة الأمر بوليكوريك) كما r. حتى نتمكن من استخدامه مع الأمر فاكتورمات. ويتبع الأمر فاكتورمات اسم المصفوفة التي نود استخدامها في التحليل (أي r). و n (.) كوتوبتيونوت يعطي حجم العينة، وهو مطلوب. لقد استخدمنا العوامل (.) الخيار للإشارة إلى أننا نرغب في الاحتفاظ بثلاثة عوامل. ويمكن تفسير ناتج تحليل العوامل الوارد أعلاه بطريقة مشابهة لنموذج تحليل عامل معياري، بما في ذلك استخدام أساليب التناوب لزيادة القابلية للتفسير.