作者celestialgod (天)
看板Statistics
标题Re: [问题] 回归分析、因素分析、集群分析
时间Thu Dec 24 01:13:31 2015
初浅的回答一下，若有误，再麻烦板友帮忙指正，谢谢
※ 引述《blacklove (Tom)》之铭言：
: 各位版友大家好，
: 由於自己是经济出身，比较少碰到尺度的资料，
: 有些观念希望版友们有空的话，能不能帮忙厘清呢？谢谢你们了。
: 问题一：如果说回归中的依变项是区间尺度(非常重要~非常不重要)，
: 那依变项是不是就不符合常态分配的假设呢？
: (我的观念中，好像没有上下限的依变项，才有可能会有成为常态分配的机会？)
: 这样还能使用一般OLS的回归分析吗？
回归分析的假设，并不在依变数，而是残差，这一点请切记
所以请去看残差分布为何，不需太在意依变数
: 问题二：有人建议这样的方式，需要使用ordinal logistic regression??但需要对
: 依变项进行proposional检验。由於一般问卷统计的书籍，也有直接使用regression，
: 想请教说使用ordinal与一般回归，有什麽不一样呢？
可以使用ordinal logistic regression
ordinal看的东西跟一般回归可以看的到不一样，系数解释方式也不同
ordinal系数要做odds ratio来解释
: 问题三：当变项是区间尺度(重要~不重要，进行排序)，还能够使用因素分析吗？
: 不知道在因素分析理论中，有没有对此进行假设。
: 而名目尺度(转换成1/0时)，能够与其它区间或比率尺度变项，一同进行因素分析吗？
因素分析假设是假设其残差为多元常态，不过甚少看到有人做这个检验
名目尺度实不宜放入做讨论。
: 问题四：当需要对「人」进行集群分析时，变项如果是区间尺度，
: 或是转换成dummy(1/0)的名目尺度，这些也可以进行一起纳入进行集群分析的变项吗？
: 不知道理论中，有没有对此有相关的限制呢？
请问集群分析的方法为何？
k-means自然不行，但是近年有许多方法去量测个尺度的距离
应该都能找到相对应方式，只是适不适宜就要看个人了
: 因为这些问题困扰我好多年了，网路上查也没办法直接回答我的疑惑，希望有空的版友
: 顺手回答一下罗！谢谢你了。
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1F：推 evilove: 名目尺度在因素分析与集群分析已经都有解决的方法。 12/24 02:53
感谢指点
2F：推 locka: 借题问一下,请问c大说的ordinal logistic regression是否就 12/24 12:28
3F：→ locka: 是glm with multicategorical variables? 12/24 12:28
glm是广称，广义上来说，response非整个实数线都可以称之为glm
透过一个link function将response转到实数线上，与covariates构成线性关系，便是GLM
EX: lognormal regression or gamma regression 其response都是恒正的正数
以link function: log 可得到 log(mu) = XB
其中，mu是E(Y)，Y是response，X是covariates，B是回归系数
但是你不能用glm with nonnegative response去称呼lognormal or gamma reg.
所以glm with multicategorical variables并非特指ordinal logistic regression
而是所有可以处理multicategorical variables的link function之linear model...
ordinal logistic regression的link function是logit link
4F：推 blacklove: 回应楼上，logistic regression 有分多类别的,还有有 12/24 12:54
5F：→ blacklove: 重要到不重要类别的喔，就是ordinal logistic，但是glm 12/24 12:54
6F：→ blacklove: 是不是logistic regression 我就不清楚了 12/24 12:54
7F：推 blacklove: 谢谢C大完整的回覆了，但如果是区间尺度，因素与kmeans 12/24 13:00
8F：→ blacklove: 集群就都可以使用了，对吧！ 12/24 13:00
区间尺度？ 顺序尺度拉XDD 刘老师在你的文章纠正罗XD，要用对词
顺序尺度可使用。
顺序使度是按照程度高低作排序，所以非常重要到非常不重要是为此类
不过也有人说 非常重要到非常不重要也是区间尺度
这个说法是在每一个程度之间的差异是相当，方可这样称呼
因此，顺序尺度较为合适XD
※ 编辑: celestialgod (140.109.74.87), 12/24/2015 13:38:21