因子分析的学习方法

学习方法 2025-07-23 16:39语文学习方法www.ettschool.cn

1. 基础概念理解

明确因子分析的核心目标是通过观测指标间的相关性提取隐藏结构，实现降维和变量分类

区分性因子分析（EFA）与验证性因子分析（CFA）：前者用于未知结构的数据，后者用于验证预设模型

2. 数据准备与检验

数据需标准化处理（多数软件如SPSS会自动完成）

通过KMO检验（建议>0.8）和Bartlett球形检验（p<0.05）判断数据适用性

注意个案数需充足，变量方差不能为零或完全相同

3. 因子提取与命名

常用主成分分析法，特征根>1或累积方差贡献率>60%作为提取标准

通过碎石图辅助判断因子数量

旋转方法（如最大方差法）可提升因子解释性

4. 软件操作实践

SPSS/AMOS是常用工具，需掌握标准化操作流程

遇到问题时检查数据格式（如非零值、个案完整性）

可通过模拟数据（如控制题目一致性）优化分析结果

5. 结果验证与优化

验证因子载荷矩阵是否符合理论预设

若维度混乱，需检查题目一致性或调整旋转方法

建议结合视频教程（如AMOS操作或EFA步骤）与图文指南（如SPSS问题处理）同步学习。对于迁移学习等进阶方法，可参考高维因子分析的前沿研究。