我使用factor_analyzer包中的ConfirmatoryFactorAnalyzer進行了因子分析。據(jù)我理解SEM，因子載荷應該是潛在變量和測量變量的皮爾遜系數(shù)，但其中一個等于-1.17，所以它不可能是相關系數(shù)。對于這個包裹來說，這還有其他含義嗎？我應該以某種方式標準化它（但我的數(shù)據(jù)是標準化的）？文檔并沒有真正幫助：loads_：因子載荷矩陣。這是我的代碼：def sem_analysis(data, group1, group2): scaler = StandardScaler() scaled_data = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(data), columns=data.columns) required_data = scaled_data[group1 + group2] model_dict = {"F1": group1, "F2": group2} model_spec = ModelSpecificationParser.parse_model_specification_from_dict(required_data, model_dict) cfa = ConfirmatoryFactorAnalyzer(model_spec, disp=False) cfa.fit(required_data.values) return cfa.loadings_我在隨機生成的數(shù)據(jù)上得到的結(jié)果：[[ 0.81664434 0. ] [ 0.76591388 0. ] [-0.84197706 0. ] [ 0. -0.27572329] [ 0. -1.17491134] [ 0. 0.39020765]]
1 回答
忽然笑
TA貢獻1806條經(jīng)驗 獲得超5個贊
我曾經(jīng)有過這個問題，這就是我發(fā)現(xiàn)的：
SEM 的一位杰出先驅(qū)在一篇關于此問題的報告中的這段話幾乎概括了這一點：
“這種誤解可能源于經(jīng)典的探索性因子分析，其中如果分析相關矩陣并且因子是標準化且不相關（正交）的，則因子載荷就是相關性。但是，如果因子是相關的（傾斜），則因子載荷是回歸系數(shù)，并且不是相關性，因此它們的大小可能大于 1?！?/p>
因子載荷的絕對值可以大于 1。
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