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1主成份分析和因子分析简介.主成份分析和因子分析用于将数据中多个相关的变量合并为少数几个潜在的维度（underlyingdimensions）。.Stata中相关命令主要包括：.pca:principlecomponentsanalysis，主成分分析.factor：因子分析，用于提取不同类型的…
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我们经常在论文中看到如下内容:对以上变量进行主成分分析，获取综合得分power来衡量高管权力。首先，判断是否进行主成分分析。KMO抽样适当性参数衡量变量指标间的偏相关性，如果大于0.5，表明较为适合做因子分析处理；Bartlett球形检验用来测度高管权力各指标变量间的相关性程度，结果表明...
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[Stata]主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍,其中，a称为得分，b称为载荷。主成分分析主要的分析方法是对相关系数矩阵（或协方差矩阵）进行特征值分析。Stata中可以通过负偏相关系数矩阵、负相关系数平方和KMO值对主成分分析的恰当性...
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在进行数据统计分析时，还往往会遇见变量特别多的情况，而且很多时候这些变量之间还存在着很强的相关关系或者说变量之间存在着很强的信息重叠，如果我们直接对数据进行分析，一方面会带来工作量的无畏的加大，另一方面还会出现一些模型应用的错误，于是主成分分析与因子分析应运而生。
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