探索性因子分析是一种统计方法,用于识别、定义和解释一组变量背后的潜在结构或“因子”。这种方法在社会科学、心理学、市场研究等领域中被广泛应用,帮助研究者从大量的观测数据中提取出少数几个关键性的因子,从而简化数据并揭示潜在的变量关系。 二、基本原理 变量间的相关性:EFA基于变量之间的相关性来工作。如果多个变量之间存在显著的相关性,
探索性因子分析法的起源、历史 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Charles Spearman在1904年的时候,提出单一化的智能因子(A Single Intellectual Factor)。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...
### 探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)简介 探索性因子分析是一种统计方法,主要用于识别、定义和验证隐藏在大量变量背后的潜在结构或“因子”。这种方法在社会科学、心理学、市场研究等多个领域中广泛应用,帮助研究人员理解和简化数据集中的复杂关系。以下是关于探索性因子分析的详细解释: ### 一、定...
因子分析(探索性因子分析)用于探索分析项(定量数据)应该分成几个因子(变量),比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适;用户可自行设置因子个数,如果不设置,系统会以特征根值大于1作为判定标准设定因子个数。因子分析通常有三个步骤;第一步是判断是否适合进行因子分析;第二步是因子与题项对应关系判断;...
探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。而验证性因子分析的主要目的是决定 事前定义因子的模型拟合实际数据的能力,以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。2.应用前提...
且在专业上有理论支持，则用验证性因子分析（如成熟量表一般用CFA）；反之，则用探索性因子分析。
探索性因子分析(EFA)就是将所有测量题目放在SPSS中做因子分析，EFA的目的就是探寻测量题目所应归属的因子...
1.概念 验证性因子分析,是我们已经知道需要将题项分为多少类,每题属于哪一类时,可使用验证性因子分析进行验证。如果没有预期的框架这类明确的概念,就需要采用探索性因子分析,尝试对题项归类,探索因子与对应项关系。 分为多少因子? 题项对应哪个因子? 是否有理论预期? 如果可以明确回答这几个问题,则可用验证性因子...
探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA） 探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，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。