spss_第10單元_因素分析(已修改)
2025-05-26 18:34 本頁(yè)面
【正文】 第 10單元 因素分析 SPSS應(yīng)用 因素分析有二種，一為探索性因素分析，一為驗(yàn)證性因素分析，一般在預(yù)試問(wèn)卷中所要構(gòu)造的效度大都為探索性因素分析。 SPSS應(yīng)用 因素效度：通過(guò)對(duì)一組測(cè)驗(yàn)進(jìn)行因素分析 ，找出影響測(cè)驗(yàn)的共同因素 。 每個(gè)測(cè)驗(yàn)在共同因素上的負(fù)荷量 （ 即測(cè)驗(yàn)與各因素的相關(guān) ） 就是測(cè)驗(yàn)的因素效度 ， 測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)總變異中來(lái)自有關(guān)因素的比例即是該測(cè)驗(yàn)結(jié)構(gòu)效度的指標(biāo) 。 SPSS應(yīng)用 因子分析是將現(xiàn)實(shí)生活中眾多相關(guān)、重疊的信息進(jìn)行合并和綜合，將原始的多個(gè)變量和指標(biāo)變成較少的幾個(gè)綜合變量和綜合指標(biāo)，以利于分析判定。本章介紹因子分析的定義、因子分析的數(shù)學(xué)模型，以及因子分析在 SPSS中的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。 SPSS應(yīng)用 因子分析的定義和數(shù)學(xué)模型 統(tǒng)計(jì)學(xué)上的定義 定義：在社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的研究中往往需要對(duì)反映事物的多個(gè)變量進(jìn)行大量的觀察，收集大量的數(shù)據(jù)以便進(jìn)行分析，尋找規(guī)律。在大多數(shù)情況下，許多變量之間存在一定的相關(guān)關(guān)系。 SPSS應(yīng)用 因此，有可能用較少的綜合指標(biāo)分析存在于各變量中的各類信息，而各綜合指標(biāo)之間彼此是不相關(guān)的，代表各類信息的綜合指標(biāo)稱為因子。因子分析就是用少數(shù)幾個(gè)因子來(lái)描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少幾個(gè)因子反映原資料的大部分信息的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。 SPSS應(yīng)用 因子分析有如下特點(diǎn)。 （ 1）因子變量的數(shù)量遠(yuǎn)少于原有的指標(biāo)變量的數(shù)量，對(duì)因子變量的分析能夠減少分析中的計(jì)算工作量。 （ 2）因子變量不是對(duì)原有變量的取舍，而是根據(jù)原始變量的信息進(jìn)行重新組構(gòu)，它能夠反映原有變量大部分的信息。 SPSS應(yīng)用 （ 3）因子變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系，對(duì)變量的分析比較方便。 （ 4）因子變量具有命名解釋性，即該變量是對(duì)某些原始變量信息的綜合和反映。 SPSS應(yīng)用 對(duì)多變量的平面數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳綜合和簡(jiǎn)化，即在保證數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對(duì)高維變量空間進(jìn)行降維處理。顯然，在一個(gè)低維空間解釋系統(tǒng)，要比在一個(gè)高維系統(tǒng)空間容易得多。 SPSS應(yīng)用 英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家 Moser Scott在 1961年
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