探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)是一种在社会科学、心理学、教育学及市场调研等领域广泛应用的统计方法,其主要目的是寻找隐藏在复杂观测变量背后的公共因子,从而达到简化数据、揭示变量间内在联系的目的。以下是对探索性因子分析的详细解读: 一、定义与基本思想 探索性因子分...
因子分析的方法一般有两种:一是探索性因子分析(EFA);二是验证性因子分析(CFA)。探索性因子分析有助于建立新的假设、发展新的理论;验证性因子分析适用于理论架构已经较为清晰和完善的时候。 一、 探索性因子分析(EFA) 1.1做EFA的前提 输出的反应象相关矩阵中,取样适切性量数(对角线位置的数据,MSA)越接近1表示越...
以下是一些常见的指标: 探索性因子分析EFA【报告指标】🔍 KMO和巴特利特球形检验图:KMO值应接近1,显著性Sig应小于0.001。 总方差解释图:累积%应超过60%。 旋转后的成分矩阵:报告超过0.5/0.4的因子载荷。 Cronbach信度分析📏 CITC(校正的项总计相关性):检查每个项目的CITC值。 项已删除的a系数:计算删除某个项目...
探索性因子分析(EFA)是一种用于探索现象背后结构的统计方法,起源于心理学研究。它主要分为两种方式:自上而下和自下而上。自上而下是从已知的概念出发,寻找相应的指标来构建因子模型;而自下而上则是从众多变量中提取几个潜变量作为代表,简化数据。同学们经常问的两个问题如下: 探索性因子分析是否只看KMO?
有两种常用的变量降维方法,其一是主成分分析(PCA),我们在前面的文章中已学习,这次是其二方法——探索性因子分析(EFA)。PCA使用线性变换技术,将数据从原先的坐标系统变换到新的坐标系统中,并计算投射到各个坐标轴中数据的方差值,按大到小排序,第一坐标轴称为第一主成分,第二坐标轴称为第二主成分,以此类推。如此...
探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)是一种常用的统计方法,用于发现数据集中潜在的因子结构。本文将探讨探索性因子分析的基本原理、应用领域以及分析步骤。 一、探索性因子分析的基本原理 探索性因子分析的主要目标是通过对一组观测变量的统计分析,找出其中存在的共同的因素或维度,从而解释变量之间的相关关系...
回顾一下之前我发布了可靠性分析和KMO和巴特利特检验的相关注意事项以及参考样例,这次紧接着就是探索性因子分析了,也称EFA。 其实很容易区别: 纬度已知——验证性因子分析 当我们引用量表时,纬度已经知道的时候,但是数据情况怎么样是不一样的,那么我们就需要去验证一下这个量表情况,这个时候就需要验证性因子分析! 纬度...
在进行复杂的数据分析之前,我们通常会先进行探索性因子分析(EFA)。EFA就像是个数据简化的魔法师,它能把一堆复杂的变量整理成几个核心因子,让我们的数据分析变得更简单、更清晰。具体来说,EFA的作用主要有以下几点: 降维简化📉 把一堆复杂的变量变成几个简单的因子,这样数据分析的难度就大大降低了。
📊探索性因子分析(EFA)是一种强大的统计工具,用于从大量变量中识别和提取潜在的因子结构。在教育、心理等领域,它被广泛用于理解和解释复杂数据。📚基本步骤: 1️⃣ 首先,收集包含多个变量的观测数据。 2️⃣ 计算这些变量之间的相关性矩阵。 3️⃣ 通过特征值等方法提取公因子,确定因素的个数。