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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