📝 浓缩因子和结构效度分析 EFA可以将多个题目浓缩成少数几个因子,同时通过结构效度分析来检验题目与因子的对应关系是否合理。📏 指标权重计算 利用EFA的计算原理,可以计算各个指标的权重,这对于问卷设计和数据分析非常重要。在设计问卷时,建议每个变量用4-7个题目表示,并在分析后删除不合理的题目,确保每个变量依然对...
📊 因子分析的类型 因子分析主要分为两种类型:探索性因子分析(EFA)和确定性因子分析(CFA)。在SPSS中,我们通常进行的是探索性因子分析,它可以帮助我们初步发现数据中的潜在因子。🧹 因子分析的过程 因子分析的过程就像是在整理房间,将相关性显著的因子合并,简化内容。在SPSS中,我们可以查看每个因子的承载值,这些值...
按照分析前有无理论基础,因素分析具体可以分为探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)和验证性因素分析(Confirmatory factor analysis, CFA)两大类。 探索性因素分析:一项用来找出多个观测变量的本质结构,并进行降维处理的技术。用于探索心理结构的维度构成 验证性因素分析:用来检验因素与相对应的测度项之间的关...
在SPSS中进行共同方法偏差检验,最常用的是Harman单因子法。以下是具体的操作和解读方法: 1. Harman单因子法的原理是假设如果共同方法偏差存在,那么所有通过相同方法收集的变量将会负载于一个共同因子上。通过探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA),观察是否有一个因子能够解释大部分的变异。 2. 操作步骤: ...
探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)是一种用于识别、定义和验证数据集中潜在变量(即因子)的统计技术。它常用于心理学、社会学、市场调研等领域,帮助研究者从大量的观测变量中提取出少数几个核心因子,以简化数据结构并揭示变量间的内在关系。SPSS是一款功能强大的统计分析软件,提供了便捷的工具来进行EFA。
探索性因子分析(EFA) 🔍 使用SPSS进行EFA,目的是从这18个变量中筛选出最具代表性的指标。经过分析,我们最终选出了16个指标变量。KMO值为0.723,Bartlett的球形检验显著性为0.000,这说明我们的数据非常适合进行因子分析。通过EFA,我们确定了5个公共因子,分别是:培训实施、学员筛选、主体协同、后续支持和课程开发。 验...
在心理学领域,编制量表时确定量表维度的方法主要有两种:探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)。今天,我们来详细介绍如何使用SPSS进行探索性因子分析。探索性因子分析是一种在你不确定量表维度时,用来探索维度的方法。以下是具体操作步骤: 第一步:打开SPSS,选择“分析”菜单,然后点击“降维”,再选择“因子”。
效度分析通常分为探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）。EFA用于验证因子与测量项目之间的关系，依赖于变量间的相关性，通过KMO和巴特利特球形检验确定进行分析的前提。CFA则验证同一因子下题项的聚合性，确保量表结构的准确度。在实际论文写作中，内容效度、结构效度、聚合效度和区分效度是四大检验...
如何用 SPSS 进行验证性因子分析？SPSS做的是探索性因子分析EFA，它是从数据里面挖掘内部结构。而验证性...
结构效度是检验因子与测量项的对应关系是否符合预期。这个时候一般采用探索性因子分析(EFA)来进行检验。而因子分析的前提就是各题项或各个变量相关(因子分析本质上是降维,把几个相关的变量用更少的变量去替代解释,如果都不相关,降维就没有意义)。而KMO和巴特利特球形检验就是用来检验各个变量间是否存在相关。因而是否通...