最新探索性因素分析42863精品ppt課件培訓(xùn)資料

1、探索性因素分析42863現(xiàn)在我用一個(gè)測(cè)驗(yàn)來測(cè)自己某種心理特征，我會(huì)關(guān)心：現(xiàn)在我用一個(gè)測(cè)驗(yàn)來測(cè)自己某種心理特征，我會(huì)關(guān)心：n這個(gè)測(cè)驗(yàn)?zāi)軠y(cè)到我想測(cè)的東西嗎？n效度n這種心理特征都包含了哪些心理成分？n結(jié)構(gòu)n它在多大程度上能測(cè)到我想測(cè)的特質(zhì)n結(jié)構(gòu)效度如何操作探索性因素分析？先來完整過一遍注意力放在操作步驟上六、因素分析（探索性）n【analyze】【data reduction】【factor】進(jìn)入因素分析的界面選擇需要因素分析的變量（題目）Descriptive描述按鈕： initial solution方差累計(jì)百分比 KMO抽樣適當(dāng)性檢驗(yàn)Extraction萃取按鈕： Principal com

2、ponents主成分分析法 Correlation matrix相關(guān)矩陣 Screet plot陡坡圖 Eigenvalues over（選1）或number of factors（自己指定）Rotation旋轉(zhuǎn)按鈕 因素獨(dú)立：varimax最大變異法 因素相關(guān)： direct oblimin直接斜交旋轉(zhuǎn)法 Display：報(bào)告旋轉(zhuǎn)后的相關(guān)信息Scores分?jǐn)?shù)按鈕 Save as variables作為變量保存因素 Regression 回歸法計(jì)算因素分?jǐn)?shù)Options（選擇）按鈕 Sort by size按因素負(fù)荷量大小排列 Supress absolute values less than

3、因素負(fù)荷量小于某值不顯示因素分析的結(jié)果報(bào)告因素分析適當(dāng)性指標(biāo)因素解釋的變異量陡階碎石圖因素負(fù)荷表因素分析做完了！結(jié)果如何呢？檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)效度解讀結(jié)果報(bào)告理論假設(shè) 因素分析結(jié)果因素?cái)?shù)目6個(gè)8個(gè)解釋的變異量 100%54.488%哪些題目聚在同一個(gè)因素下了！ 理論假設(shè)因素分析結(jié)果維度1 37、43、45、47、51、54、5737、43、45、47、51、54、57、32維度6 15、28、31、38、4115、28、38維度82、1沒有組織的另起爐灶的叛變的投誠(chéng)的結(jié)果出來了，你對(duì)這個(gè)問卷的結(jié)構(gòu)效度滿意嗎？不滿意？沒關(guān)系！這不是最終結(jié)果。重新 “探索”問卷的理論假設(shè)結(jié)構(gòu)n目標(biāo)：找到與理論假設(shè)最接近的維

4、度題目構(gòu)成（結(jié)構(gòu)）n行動(dòng)：修改參數(shù)，刪減題目重新做因素分析重復(fù)做一次因素分析這次注意力放在參數(shù)和題目上Descriptive描述按鈕： initial solution方差累計(jì)百分比 KMO抽樣適當(dāng)性檢驗(yàn)KMO抽樣適當(dāng)性檢驗(yàn)nKMO：是否適合做因素分析的指標(biāo)n0.5及以下，不能做因素分析n0.6以上，勉強(qiáng)可以進(jìn)行因素分析n0.7以上，尚可進(jìn)行因素分析n0.8以上，適合進(jìn)行因素分析n如何提高KMO值？n加大樣本量：做因素分析時(shí)，題目數(shù)與預(yù)試樣本量的比例為1:51:10（或n300）n減少維度和題目（此法不推薦使用?。〦xtraction萃取按鈕： Principal components主成分分

5、析法 Correlation matrix相關(guān)矩陣 Screet plot陡坡圖 Eigenvalues over（選1）或number of factors（自己指定）陡階碎石圖用于選取合適的因素?cái)?shù)目此圖5、6、7個(gè)都行上次我們選的是Eigenvalues over：1 這次我們根據(jù)陡階碎石圖指定因素?cái)?shù)目number of factors：Rotation旋轉(zhuǎn)按鈕 因素獨(dú)立：varimax最大變異法 因素相關(guān)： direct oblimin直接斜交旋轉(zhuǎn)法 Display：報(bào)告旋轉(zhuǎn)后的相關(guān)信息不變喲！Scores分?jǐn)?shù)按鈕 Save as variables作為變量保存因素 Regression

6、 回歸法計(jì)算因素分?jǐn)?shù)不變喲！Options（選擇）按鈕 Sort by size按因素負(fù)荷量大小排列 Supress absolute values less than因素負(fù)荷量小于某值不顯示不變喲！新的因素分析結(jié)果出來了！看看是不是按我們所希望變化的，也看看有沒有出現(xiàn)新問題沒變！因素解釋的變異量：減小了，不是我們希望的變化原因：因素?cái)?shù)目越少，解釋變異量必然減小陡階碎石圖：沒變！因素負(fù)荷：變了，因素3、4、5下題目均勻且符合假設(shè)。但，1因素下的題項(xiàng)太多，2因素下的題58不屬于這個(gè)因素下再做一次因素分析這次我們把因素?cái)?shù)目選為6，同時(shí)刪掉題58KMO值降低了一點(diǎn)哦為什么？解釋變異量升高了！為什么？

7、因素負(fù)荷：各因素下題目數(shù)適當(dāng)、題目聚合在假設(shè)的同一因素下，因素?cái)?shù)目也與假設(shè)一致；但，有些題目在其他因素下有較高負(fù)荷，說明它語(yǔ)義可能有歧義，要?jiǎng)h掉它們嗎？刪掉“不干凈”的題20、47、32、31、37、56、19、39，因素負(fù)荷現(xiàn)在是：這個(gè)結(jié)果好嗎？這個(gè)結(jié)果留下的隱患n當(dāng)你把現(xiàn)在剩下的題目作為正式問卷施測(cè)被試時(shí)，獲得了新的數(shù)據(jù)，你再做一次因素分析，結(jié)果和你現(xiàn)在大不相同。n最糟糕的情況是：因素?cái)?shù)目對(duì)不上假設(shè)，題目也對(duì)不上假設(shè)的因素，因素負(fù)荷表還不干凈n為什么會(huì)變？n因素分析結(jié)果會(huì)隨取樣而改變?nèi)绾螠p少因素分析結(jié)果的變化程度？n試測(cè)樣本要有代表性n預(yù)測(cè)樣本量不能太小n預(yù)測(cè)問卷要有足夠多的題目n刪掉題目

8、要謹(jǐn)慎，不能“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，而應(yīng)該“邏輯導(dǎo)向”因素分析在何時(shí)停止n因素結(jié)構(gòu)最接近假設(shè)的理論結(jié)構(gòu)n因素?cái)?shù)目接近n每個(gè)因素下的題目不少于3題n題目聚合在假設(shè)的同一因素下nKMO值適宜n解釋變異量較高（應(yīng)不低于40%？）探索因素分析驗(yàn)證的這個(gè)測(cè)驗(yàn)的結(jié)構(gòu)效度（這是我能做到的最好結(jié)果）是：下一步：因素命名n根據(jù)每個(gè)因素下面所有題目所代表的意義，結(jié)合所測(cè)的心理特質(zhì)的操作性定義，給各個(gè)因素命名來代表這些因素。補(bǔ)充：高階因素分析n也稱二階因素分析，本質(zhì)上是把因素當(dāng)成題目來處理。n方法：先計(jì)算各因素的均分，并把它作為一個(gè)變量來做因素分析n作用：可與驗(yàn)證性因素配合因素分析的難點(diǎn)n低水平的難點(diǎn)：KMO值低，解釋變異量小n中水平的難點(diǎn)：確定因素?cái)?shù)目n高水平的難點(diǎn)：各因素下題目不均衡，題目聚合在假設(shè)的同一個(gè)因素下解決上述困難的方法n選擇不同的因素?cái)?shù)目n理論假設(shè)n根據(jù)陡坡碎石圖n根據(jù)因素負(fù)荷表：3個(gè)題目以上的因素才能保留刪減題目n“失去組織的”n“另起爐灶但題目少于三個(gè)的”n“叛變的”和“投誠(chéng)的”語(yǔ)義上不和n刪減題目的方法n刪一個(gè)題做一次因素分析，如何因素負(fù)荷表變得更糟，表明不應(yīng)該刪此題剩下的方法就是經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造力n做因素分析像雕刻玉器，除了基本的方法外，更需要想象力、耐心和觀察力，甚至還要