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探索性因子分析法

2014-9-8 15:03| 发布者: 晓飞| 查看: 335| 评论: 0

摘要: 探索性因子分析法探索性因子分析法(ExploratoryFactorAnalysis,EFA)什么是探索性因子分析法?探索性因子分析法(ExploratoryFactorAnalysis,EFA)是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。 ...
探索性因子分析法
探索性因子分析法(ExploratoryFactorAnalysis,EFA

什么是探索性因子分析法?
探索性因子分析法(ExploratoryFactorAnalysis,EFA)是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。因而,EFA能够将将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。

探索性因子分析法的起源
因子分析法是两种分析形式的统一体,即验证性分析和纯粹的探索性分析。英国的心理学家CharlesSpearman在1904年的时候,提出单一化的智能因子(ASingleIntellectualFactor)。随着试验的深入,大量个体样本被分析研究,Spearman的单一智能因子理论被证明是不充分的。同时,人们认识到有必要考虑多元因子。20世纪30年代,瑞典心理学家Thurstone打破了流行的单因理论假设,大胆提出了多元因子分析(MultipleFactorAnalysis)理论。Thurstone在他的《心智向量》(VectorsofMind,1935)一书中,阐述了多元因子分析理论的数学和逻辑基础。

探索性因子分析法的计算
在运用EFA法的时候,可以借助统计软件(如SPSS统计软件或SAS统计软件)来进行数据分析。

探索性因子分析法的运用
1、顾客满意度调查。
2、服务质量调查。
3、个性测试。
4、形象调查。
5、市场划分识别。
6、顾客、产品及行为分类。

探索性因子分析法的步骤
一个典型的EFA流程如下:
1、辨认、收集观测变量。
2、获得协方差矩阵(或Bravais-Pearson的相似系数矩阵)
3、验证将用于EFA的协方差矩阵(显著性水平、反协方差矩阵、Bartlett球型测验、反图像协方差矩阵、KMO测度)。
4、选择提取因子法(主成分分析法、主因子分析法)。
5、发现因素和因素装货。因素装货是相关系数在可变物(列在表里)和因素(专栏之间在表里)。
6、确定提取因子的个数(以Kaiser准则和Scree测试作为提取因子数目的准则)。
7、解释提取的因子(例如,在上述例子中即解释为“潜在因子”和“流程因子”)。

探索性因子分析法的优点
1、EFA法便于操作。
2、当调查问卷含有很多问题时,EFA法显得非常有用。
3、EFA法既是其他因子分析工具的基础(如计算因子得分的回归分析),也方便与其他工具结合使用(如验证性因子分析法)。

探索性因子分析法的缺点
1、变量必须有区间尺度。
2、沉降数值至少要要变量总量的3倍。

探索性因子分析法的假定
对于主因子分析法来说,不存在异常值、等距值、线形值、多变量常态分配以及正交性等情况。
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