我正在使用 Stata 12.0，并且我已经下载了polychoricpcaStas Kolenikov 编写的命令，我想将其用于包含分类变量和连续变量的混合数据。考虑到变量的数量（大约 25 个），我的直觉是我需要生成 3 个以上的组件。最终，我想生成一些有意义的组件（而不是几十个变量），并将这些组件用作逻辑回归中的自变量。

使用polychoricpca，我可以生成一个表，其中仅显示前三 (3) 个分量的每个变量的特征值和特征向量（载荷）。polychoricpca似乎将这些载荷称为“评分系数”并为变量的每个级别生成这些，这样如果变量具有三个类别，您将看到该变量的三个评分系数（“载荷”）。以前从未使用过多色 PCA，我习惯于每个变量/项目只看到一个加载。我想检查这些系数（“载荷”），以尝试了解组件是什么以及如何标记它们。

我的问题：

(1) 如果看起来我应该生成 4 个组件怎么办？似乎我无法检查和理解第 4 个组件是什么，因为我看不到每个项目如何加载到第 4 个组件上，只有前 3 个。有没有办法查看每个项目是如何加载的负载超过前三个组件？

（2）我可以简单地使用多变量相关矩阵结合Stata的pcamat命令来检查每个项目如何加载到每个组件上（特征向量表）。如果我有超过 3 个组件，我认为这可能是一种能够检查负载的方法。这个想法来自这个 UCLA stats help post on using factormata polychoric correlation matrix。pcamat然而，在 Stata 中，每个变量只产生 1 个载荷（系数），而不是为变量的每个级别产生 1 个载荷。关于仅报告单个加载是否合适的任何想法pcamat？