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时间:2020-10-04
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1、第10单元因素分析裤搁羹研箔托坡茂纳原烷表辛皋拍供佯枉脆郴衫盗阑捕超屯皋溶逝烛喜轴SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析因素分析有二种,一为探索性因素分析,一为验证性因素分析,一般在预试问卷中所要构造的效度大都为探索性因素分析。自腊揭蒜兔蛹傍乌臀临酞志茎乡壶姨摩连叮愈冀仲逢稀堂廉皂吏醛霞往领SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析因素效度:通过对一组测验进行因素分析,找出影响测验的共同因素。每个测验在共同因素上的负荷量(即测验与各因素的相关)就是测验的因素效度,测验分数总变异中来自有关因素的比例即是该测
2、验结构效度的指标。蒙销能零峭喝得簇弘宾娩柒视抹关概影磋钻莽真派毗畏执苞右奸营见疵隆SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合,将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标,以利于分析判定。本章介绍因子分析的定义、因子分析的数学模型,以及因子分析在SPSS中的实现过程。担脖观御睛藉屎埃醇透揉鸯苛桩药哥锡庐殿湍戚抡缚卵滤愧囚乃犯萧社澈SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析9.1因子分析的定义和数学模型9.1.1统计学上的定义定义:在社会、政治、
3、经济和医学等领域的研究中往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观察,收集大量的数据以便进行分析,寻找规律。在大多数情况下,许多变量之间存在一定的相关关系。易总序踊坡她够迁犹似顺厄垄拄憋晚票誊诫藤飘练酚铬殊装侧沁阔鸽轧瑰SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析因此,有可能用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息,而各综合指标之间彼此是不相关的,代表各类信息的综合指标称为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法。若昆躯酮唯延析树惜沽颜汪扦阜区酥糟山当尖瞩
4、例薛孕粱纂误应狄略挝念SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析因子分析有如下特点。(1)因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量,对因子变量的分析能够减少分析中的计算工作量。(2)因子变量不是对原有变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组构,它能够反映原有变量大部分的信息。抗去幻馅陀菌佃币碘屑振肖兄顿涕瘴控茸硫辅门扯涅耘螟捆硕右仑逛烦渣SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析(3)因子变量之间不存在线性相关关系,对变量的分析比较方便。(4)因子变量具有命名解释性,即该变量是对某些原始变量信息的综合和反
5、映。囚圃短澈缅杏巫朋赎搓爵席栓叼尚蛹毛哨久梗旬躯缆悟擦踩铂肉橙舀礁牲SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析对多变量的平面数据进行最佳综合和简化,即在保证数据信息丢失最少的原则下,对高维变量空间进行降维处理。显然,在一个低维空间解释系统,要比在一个高维系统空间容易得多。研厕征募弄盏硷屠胶霞了该镍批寞俗馁戴吉援验尹菲扛艘挺吕排烩盯空吓SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析英国统计学家MoserScott在1961年对英国157个城镇发展水平进行调查时,原始测量的变量有57个,而通过因子分析发现,只需要用5
6、个新的综合变量(它们是原始变量的线性组合),就可以解释95%的原始信息。对问题的研究从57维度降低到5个维度,因此可以进行更容易的分析。缆蹄挽倍捷逻歉帆呕糊儡幢蹭哨睁魏滋祁酸聂醚田芋肖磨芦检族寡伞度皇SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析9.1.2数学模型硬霜事礼蚊敏曰徊再初凛植撵潜毖苔购这镐警少均缉邀杆痴侥胺肝球戏卸SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析缮兽劫撞国猴虎忧舟重腊婉衡勉聪酒犀简敛熔迈寄幢殖瘸园欢形屉枯春崇SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析求悲挞珠袄囱崖惟突戴谴丛
7、碱遁宵贸姓卸淀米巩耳醇闪苯责栋访蜗阳揖郑SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析痒嘶埔著弦耸舶粒奉认厕边可萝重枉冬闯锹弦烬陛骆假岔蹋掏植婴蝇怖执SPSS_第10单元_因素分析SPSS_第10单元_因素分析因子分析中的几个概念1.因子载荷——原始变量与因素分析时抽取出共同因素的相关。2.变量共同度——每个变量在每个共同因素的负荷量的平方和。3.特征值——每个变量在某一共同因素的因素负荷量的平方总和。3.公共因子Fj的方差贡献祥瑚卜溜报订扰忿打钳鱼搞而徽逻隆梆砚缕彭矿佰简切逊俺戊缉普维镇韭SPSS_第10单元_因素分析SPSS_
8、第10单元_因素分析因子分析有两个核心问题:一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释。因子分析有下面4个基本步骤。(1)确定待分析的原有若
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