探索性因素分析的原理与步骤PPT文件格式下载.pptx

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更易解释的负荷结构方法：

正交旋转VS斜交旋转（四）、因素的旋转1010因素间可以相关导致较差的拟合度斜交旋转能提供更多的信息（四）、因素旋转事实上的相关被强制限制1111经验性&

主观色彩合理即可接受（五）、因子的解释1212分析过程操作演示结果展示123目录*1313数据数据n数据符合相应假设n从数据得到的信息n进行EFA的必要性1414SPSSSPSS操作操作演示演示纳入变量描述统计因子因子提取旋旋转得分选项1515基于基于EFAEFA对量表进行初步修订对量表进行初步修订n判断：

判断：

判断该数据是否适合采用因子分析n删除：

删除：

删除那些负载小和重复负载的变量n提取提取：

根据新的旋转成份矩阵和碎石图n方案：

方案：

提出量表进一步修订的建议和方案16161717分析过程操作演示结果展示123目录*1818因子分析的适宜性检验；

提取因子的方法；

删除条目的标准；

最终结果的呈现。

如何在论文中报告探索性因素分析的结果1919在进行探索性因素分析之前，需对数据的适宜性进行检验，通常检验的方法为KMO值以及Bartlett球形检验。

本研究通过对回收的数据进行分析，最终得出结果：

KMO值为.805，且Bartlett球形检验结果显著（0.05）。

两个指标都说明数据是适合做因素分析的。

具体结果如表1所示：

（一）、原始变量因子分析的适宜性检验2020抽取因子的方法因子旋转的方法1需报告的核心要素：

2

（二）、提取因子的方法选择因子的方法32121

（二）、提取因子的方法运用主成分分析法，并通过方差最大法进行正交旋转。

提取特征根大于1，并参照碎石图（见图1）来确定因子的有效数目。

2222（三）、删除条目的标准在探索性因素分析过程中，主要参照各个项目的共同度和因素负荷值，对部分项目进行了筛选。

项目保留的标准:

该项目在某一因素上的负荷超过.32；

该项目不存在交叉负荷；

保证每个维度上最后保留的项目至少为三个；

项目的一致性系数。

即不在两个因素上都有超过.35的负荷；

2323（四）、最终结果呈现因子数、各个因子所包含的条目数、因子负荷、方差贡献率、内部一致性系数1需报告的核心要素：

22424经过上述步骤，最终抽取的有效因子数为3个，形成的问卷项目为17个。

结合各项目所表达的含义，依据各维度项目由少到多依次命名为:

“领导程序公平”、“领导成员关系”、“领导真实性”。

因子累计方差贡献率为55866%，各个项目在相应因素上具有较大的负荷，处于553821之间。

各因子内部一致性系数在803826，问卷总的内部一致性系为875。

结果表示如下：

（四）、最终结果2525（四）、最终结果呈现2626（四）、最终结果呈现疑问?

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