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《心理学研究方法》第十三章演示
数据简化技术——
探索性因素分析及SPSS应用
Data Reduction Technique——
Exploratory Factor Analysis & SPSS Application
凤四海
******@swnu.
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2004-3-10
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Exploratory Factor Analysis & SPSS Application
提纲
第一节因素分析原理概述
一、因素分析基本原理
二、因素分析模型及条件
三、SPSS因素分析功能选项
第二节因素分析的步骤
一、数据适当性考察和因素数确定
二、求解因素模式
三、因素的解释和命名——因子旋转
第三节斜交旋转和因子值应用
一、因子相关时的旋转——斜交旋转法
二、因子值的意义及应用(可选讲)
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2004-3-10
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Exploratory Factor Analysis & SPSS Application
因素分析的主要目的
心理学研究中的一些心理特质(如自我、人格、智力等)往往都是一些“潜在变量”,只能通过对一些可观测的“外显变量”的测量间接反应之。用一般的多元统计方法往往使得对数据的分析和描述陷入混乱。不仅如此,变量间的高度相关还会极大地削弱某些统计方法的效果。
数据化简技术:主成分分析、对应分析、典型相关分析、多维量表法等。因素分析主要针对等距尺度变量。
其主要目的:
“因子”来反映多个观测变量中蕴含的大部分信息,从而浓缩或化简观测数据。
,通过得到的因子估计值使研究者更方便地掌握数据的本质特质以及因子和观测变量之间的关系。
“多重共线性”
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2004-3-10
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Exploratory Factor Analysis & SPSS Application
因素分析的发展历程
思想基础:
包括启蒙运动( the Enlightenment )在内的思潮对绝对论( absolutism )的批判:任何实体都可能不是它表现出的模样,而是对其潜在现象的反映;符号主义( Symbolism )、表现主义( Expressionism)。19世纪兴起的对机械唯物主义的批判,提倡宏观论。
发展历程:
最早由Karl Pearson (1901) 引入;
最早由Charles Spearman在创立其智力理论时应用;
Thurstone (1931)mon factor theory”是其重要的理论基础,1940’s-1960’s是其发展的辉煌期。
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2004-3-10
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Exploratory Factor Analysis & SPSS Application
因素分析的发展历程
三种主要应用观点:
特质理论( Trait theory ): Spearman, Thurstone, Cattell
回答:一组观测变量背后潜在的基本特质是什么?
Dust bowl empiricism: Godfrey Thompson, Henry Kaiser
回避了内容和理论,而关注应用
聚类分析(Cluster analysis): Holzinger, Tyron, & Bailey
相信较低水平的观测(如项目)可以被整合成较高水平的具有理论价值的构念。
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2004-3-10
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Exploratory Factor Analysis & SPSS Application
第一节因素分析原理概述
Common Factor Theory及变异分解
题项1:我对我的薪水感到满意;
题项2:我对工作中的同事感到满意;
题项3:我对工作中的上司感到满意。
问题:我测量的是一个东西吗?
因素分析假设变量的变异可分解成三个部分:
公因子方差:各变量间的公共变异;
特殊因子方差:不能由公因子解释的、变量特有的变异;
误差方差:变量中不可信的、无法解释的变异;
三者间的关系图示:
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2004-3-10
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Exploratory Factor Analysis & SPSS A