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探索性因子分析在线播放_因子分析的四个步骤(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

探索性因子分析

EFA和CFA的区别，你真的了解吗？在学术研究中，问卷调查是一种常见的数据收集方法。最近有同学问我，她的问卷该怎么处理，是否需要做CFA。那么，EFA和CFA到底有什么区别呢？下面我来给大家详细解释一下。什么是EFA和CFA？𐟧 EFA（探索性因子分析）和CFA（验证性因子分析）是两种常用的数据分析方法，主要用于评估问卷的质量和结构。简单来说，EFA是用来探索问卷中潜在因子的结构，而CFA则是用来验证这些潜在因子的有效性。什么时候用CFA？𐟤” 如果你使用的是前辈们已经编制好的成熟问卷，那么你可以直接进行CFA。这些问卷经过了许多学者的实践检验，已经被证明是有效的。这种情况下，你只需要进行CFA来确认问卷的有效性即可。什么时候用EFA？𐟔 如果你自己编制了问卷，那么就需要进行EFA。因为你不确定每个因子下的题项与其他因子下的题项是否具有强相关性。通过EFA，你可以找出每个因子的所属题项，从而更好地理解问卷的结构。总结𐟓 无论是EFA还是CFA，都是为了更好地理解问卷的结构和有效性。选择哪种方法，主要取决于你使用的问卷类型。希望这篇文章能帮助你更好地理解EFA和CFA的区别，从而做出正确的选择！后续我会分享如何利用Amos进行CFA的具体操作，敬请期待！

毕业论文AMOS建模的血泪经验分享刚和SPSS热恋完，转头就和AMOS开始了极限拉锯战。信度分析轻松搞定，准备分手；探索性因子分析也顺利完成，准备再见。然而，在验证性因子分析这里，我真是反复摔跟头……谁能懂啊！整整几天的时间，我反复画模型，人都快崩溃了。𐟘𕠧𛏨🇨ဦ𓪦•™训，我总结了一些经验：验证性因子分析的样本量不要超过400（我用了313）。之前我一直用前测样本加上后续大规模收集的数据（630+），结果一直不合格。样本量太大时，可以取一半。给临近残差拉几个相关，这招很管用！最终，我得到了如图（图2，图3）所示的数据。𐟓Š 本科生论文都如此艰难，未来研究生的路该如何走？𐟤” 如果你在SPSS和AMOS软件进行验证性因子分析时遇到问题，欢迎在评论区交流。我踩过的坑，你一定也踩过，让我们一起顺利毕业吧！𐟎“

探索性因子分析EFA：搞定它！探索性因子分析（EFA）是一种强大的数据分析方法，主要用于根据变量间的相关性来对变量进行分组。每组内的变量之间有较高的相关性，这意味着它们背后有共同的制约因素。通过这些公共因子来代替原始的众多变量，EFA可以达到以下目的：降维简化：将众多变量聚合为少数几个公共因子，降低数据分析的难度。揭示数据结构：帮助我们理解观测变量之间的内在关系。创立新概念：析出的因子可以重新命名，并按照权重计算出综合得分，再进行回归或聚类分析。要进行EFA，需要满足以下条件：所有变量必须是连续变量，顺序变量和类别变量不能进行因素分析。样本量要有一定的规模。虽然具体数字没有绝对标准，但多数学者认为受试样本数要比量表题项数多（例如，一个量表有20个题项，样本数要≥20）。学者Gorsuch（1983）提出，题项与受试者的比例最好为1:5；受试总样本数不得少于100人，若研究主要目的为找出变量群中涵括何种因素，则样本数要尽量大。变量间的相关程度：EFA要求变量间有适当的相关性。若相关程度太高，可能会发生多重共线性问题；若相关程度太低（一般绝对值<0.3），可能不存在公共因子，则不适合进行因素分析。在SPSS中，可以用球形检验与KMO检验来验证。巴特莱特球形检验（Bartlett-test of sphericity）：若其统计量较大且P值<0.05，则可以进行因素分析。 KMO取样适合度检验：KMO值介于0-1之间，越接近1越好。通过这些步骤，你就能搞定探索性因子分析EFA啦！𐟓ˆ

SPSS问卷分析八步搞定，轻松出结果！嘿，大家好！今天我们来聊聊如何用SPSS搞定问卷分析，特别是对于那些刚刚入门的小伙伴们。其实，问卷分析并没有你想象的那么复杂，只要掌握了几个关键步骤，你也能轻松上手。好了，废话不多说，直接进入正题吧！第一步：数据录入和整理 𐟓Š 首先，你需要把收集到的问卷数据录入到SPSS中。这一步非常关键，因为数据的质量直接影响到后续分析的准确性。录入完毕后，记得检查一下数据是否有缺失或者异常值。第二步：描述性统计分析 𐟓ˆ 接下来，我们来进行描述性统计分析。这一步主要是为了了解数据的分布情况，比如平均值、标准差、最大值和最小值等。具体操作是：分析➡️描述统计➡️描述。第三步：信度分析 𐟓 信度分析是为了检验问卷的可靠性，看看受访者在不同时间或者不同情境下填写问卷的一致性。常用的方法是Cronbach's Alpha系数。操作步骤是：分析➡️度量➡️可靠性分析➡️Cronbach's Alpha。第四步：探索性因子分析 𐟔 探索性因子分析是为了找出问卷中的潜在结构，也就是找出那些相互关联的变量。具体操作是：分析➡️降维➡️因子分析。这一步有点技术含量，但也不难，多试几次就明白了。第五步：人口学变量的差异比较 𐟓Š 这一步是为了比较不同类型的人在各个维度以及量表整体上的差异。你可以用独立样本T检验（适用于二分类变量，比如性别）或者单因素方差分析（适用于多分类变量，比如年龄）。操作步骤是：分析➡️比较平均值➡️独立样本T检验或者单因素ANOVA。第六步：相关性分析 𐟒ኧ›𘥅𓦀祈†析是为了考察各个维度或者量表之间的关系。你需要先计算出各量表中各个维度数据及其量表整体数据，然后选择双变量相关分析，相关系数选择Pearson。操作步骤是：分析➡️相关➡️双变量。第七步：影响因素分析 𐟚€ 影响因素分析是为了找出哪些因素会影响到某个特定变量。这里我们用线性回归分析。需要注意的是，线性回归中的自变量要么是量表中的维度，要么是量表整体，维度和整体不能同时作为自变量纳入回归模型。操作步骤是：分析➡️回归➡️线性。第八步：结果解析及结论撰写 𐟓 最后一步是汇总统计结论，并撰写论文的最终结论。这一步非常关键，因为你需要基于统计结论，结合专业知识，写出具有应用价值和实践意义的结论，并给出相关的改进策略和建议。这一步在论文中位置应放在数据分析的章节之后，数据分析章节之后的章节就是对策与建议。好了，这就是用SPSS搞定问卷分析的八步流程。希望对你有所帮助！如果你有任何问题或者需要进一步的指导，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

SPSS探索性分析，一文读懂！探索性因素分析（EFA）是一种数据分析方法，主要用于找出数据背后可能隐藏的公共因子。与验证性因素分析（CFA）不同，EFA并不事先设定因素的数量和意义，而是通过降维的思想，尽可能少地损失原始数据信息，将众多变量聚合成少数几个独立的公共因子。这些公共因子能够反映原始变量的主要信息，减少变量数量的同时，揭示变量之间的内在联系。探索性分析的注意事项 𐟓‹ 样本量要求：建议使用样本量大于题目数的5倍，最好是10倍的数据进行探索性因子分析。样本量太小可能导致因子提取不稳定、结果不可靠。变量要求：被分析的变量应该是连续变量或者顺序变量。离散变量或者名义变量在探索性因子分析中不适用。连续变量如身高、体重、年龄等，可以取到无限精度的值；分类变量如性别、血型、职业等，只能取到有限个值。相关性要求：被分析的变量之间应该存在相关性。变量相关性矩阵的可分性：可分性是指变量之间不能完全重叠，否则将无法提取出有用的因子。数据正态分布：变量的分布应该接近正态分布，否则在进行因子提取时可能会出现偏差。样本的代表性：即样本应该能够代表总体的情况。探索性因素分析的主要概念 𐟓š 抽取公因子方法：主成分法、主轴因子法、不加权最小平方法、加权最小平方法。标准：每个公因子的特征值应该大于1；碎石图：用于显示各因子的重要程度，横轴为因子序号，纵轴表示特征值大小，它将因子按特征值从大到小依次排列，从中可以非常直观的了解哪些是主要因子。特征值曲线变陡之时，就是决定因子个数之时。因子旋转目的：提取的公因子的命名解释性可能不好，使用因子旋转，可以帮助我们找到一个更好的命名的角度。方法：Varimax（方差最大正交旋转）、Quartimax（四次方最大正交旋转）、Equamax（平方最大正交旋转）、DirectOblimin（斜交旋转）、Promax（在方差最大正交旋转的基础上进行斜交旋转）。通过这些步骤和方法，探索性因素分析可以帮助我们更好地理解数据的内在结构和关系，为后续的实证研究提供有力的支持。

SPSS & Amos软件学习心得分享 𐟔 探索性因子分析：主要使用SPSS软件进行。需要进行KMO和巴特利特球形检验（KMO值大于0.7/0.8），总方差解释率要大于等于60%，并查看旋转后的成分矩阵以确定探索出几个因子。 𐟓Š 不成熟量表：需要进行探索性因子分析和验证性因子分析。建议将问卷分成两部分，分别进行探索和验证。探索部分用于获得量表，而验证部分则用数据来检验理论结构。因此，理论上不能用同样的数据。 𐟓 预调研：为了验证自己的因子是否合理，最好先进行预调研。例如，发放50份问卷后，先进行探索性因子分析，看看旋转后的因子分析结果。这样可以避免一开始就大量发放问卷，发现与预计的因子存在差距时调整起来更麻烦。 𐟓ˆ Amos软件：主要用于进行验证性因子分析和结构方程模型检验。验证性因子分析中，Amos可以得出效度分析（收敛效度、组合效度、区分效度）和信度分析（可用SPSS进行）。结构方程模型中，Amos可以得出模型拟合度和模型修正后效果，以及假设验证的结果。 𐟓 操作步骤：如果既要进行验证性因子分析又要做结构方程模型，可以按照以下步骤进行，逻辑较为清晰：先进行探索性因子分析，获取初步的因子结构。根据探索结果，设计问卷并进行预调研。使用Amos进行验证性因子分析，检验因子结构的合理性。最后，使用Amos进行结构方程模型检验，得出模型拟合度和修正后效果。通过以上步骤，可以更清晰地了解数据背后的逻辑关系，确保研究的科学性和可靠性。

如何判断你的量表是否靠谱？𐟤” 很多人即使读到硕士博士，还是不清楚自己选用的量表是否能用，结果收集几千份数据后发现信效度几乎没有，甚至还是负的，真是让人两眼一黑！𐟘𑊊那么，如何判断自己的量表能否得到想要的结果呢？以下是一些实用的小技巧： 1️⃣ 首先，要搞清楚量表的来源。如果是来自SCI、CSSCI等核心期刊发表的，并且经过大量样本和严格统计学检验的，可以放心使用。可以去好的期刊或者某些统计学网站上寻找量表。 2️⃣ 如果量表的来源不清楚，千万不要用！比如某些文库或者搜索引擎，即使再符合你的研究内容，也不要轻易使用。 3️⃣ 区分问卷和量表。在硕士博士阶段，除非学校要求不高，否则不建议用纯粹的问卷做调查。因为问卷的选项尺度不统一，没有维度可言，也没有信效度，只能做简单的频率统计、直方图、饼图，再“高大上”一点也只能做卡方检验和二元逻辑回归，结论较少，工作量也不扎实。 4️⃣ 修订后的量表需要经过三次样本的收集与检验。第一次样本收集完成后进行探索性因子分析与项目检验，目的是剔除和总分相关度不高的题目。项目检验一般有两种方法：独立样本t检验和皮尔逊相关性。独立样本t检验是取前27%和后27%的两组样本做独立，剔除掉不显著的题项；皮尔逊相关性则是剔除掉与总分不相关或者高度相关的题目（r＞0.8）。第二次样本用来做验证性因子分析和收敛效度与AVE.CR值。这两个检验都在AMOS中完成。第三次样本则为效标效度，即将修订后的量表与其他可能相关的量表进行相关性检验。如果修订的量表是“生育后悔”，效标效度可以采纳“父母倦怠”、“父母焦虑”和“生活满意度”作为测试量表。 5️⃣ 如果没有适合本论文研究内容的量表，可以移植借鉴相关成熟量表，替换关键词后走修订程序，属于自己开发量表，工作量扎实的情况下论文得分也比较高，盲审也比较容易通过。做到这些步骤，大部分问题都能迎刃而解！𐟒ꀀ

𐟓Š SPSS问卷设计秘籍 𐟓 𐟌Ÿ 信度分析是问卷设计的基石，它能帮助你了解数据的真实可靠性。主要应用于量表题，关注题目的信度和内部一致性。克隆巴赫系数（Cronbach's Alpha）是衡量信度的关键指标，一般认为系数大于0.7即可接受。 𐟔 效度分析则旨在验证题项设计的合理性。通常只对量表题进行效度分析，可使用内容效度、结构效度和验证性因子分析等方法。结构效度通过探索性因子分析来验证，结果与预期一致即表示效度良好。 𐟒ᠥ› 子分析是另一项重要技术，分为探索性因子分析和验证性因子分析。探索性因子分析能将多个量表题项浓缩成几个因子，用于结构效度验证和指标权重计算。在问卷设计时，每个维度最好由4-7个题项表示。 𐟓Œ 在进行因子分析时，需关注KMO值、巴特球形检验等指标，以确保分析的可靠性。同时，可根据主观判断设定因子个数，以获得更符合预期的分析结果。最后，观察因子与题项的对应关系，进行方差旋转以得出最终结果。 𐟎ŽŒ握这些核心知识点，你将能更有效地进行SPSS问卷设计，为论文撰写提供有力支持！

如何构建和分析SOR模型？一文搞定！今天我们来聊聊在实证研究中非常受欢迎的SOR模型，特别是它在购买意愿研究中的应用。𐟎𘺤𛀤𙈩€‰择SOR模型？在问卷调查中，购买意愿的研究一直是个热门话题。而SOR模型（刺激-机体-反应模型）无疑是其中最契合的选择。这个模型经过众多学者的研究和检验，已经成为目前最成熟的理论模型之一。虽然使用这个模型可能不会有太大的创新，但绝对不会出错！𐟒悤𝕦ž„建SOR模型？构建SOR模型需要用到一些统计方法。以下是两种常见的验证假设的方法：方法一：描述性统计信度检验探索性因子分析相关分析差异检验回归分析中介效应检验（使用Process插件）验证性因子分析（使用AMOS）方法二：描述性统计信度检验探索性因子分析相关分析差异检验验证性因子分析模型拟合度路径系数中介效应检验常见问题解答 SOR模型必须做中介吗？答：SOR模型可以研究中介，O变量可以作为中介变量进行检验，当然也可以不研究中介。 SPSS和AMOS的区别？答：两者在算法上有差异。SPSS采用均值计算，而AMOS使用最大似然法。通常认为AMOS的结果更严谨，因此在硕士和博士论文中更常用。如果是在本科阶段使用这个模型，可以用SPSS的Process插件。总结 SOR模型是购买意愿研究中非常实用的工具，通过上述方法可以有效地验证假设。希望这篇文章能帮到你，如果有其他疑问，欢迎随时留言！𐟓銊参考文献：刘军跃,刘宛鑫,李军锋,等.基于SOR模式的网络意见领袖对消费者购买意愿的影响研究[J].重庆理工大学学报(社会科学),2020,34(06):70-79.

问卷调查的信效度分析：从KMO到CFA 1. 𐟔 信度分析：确保问卷的可靠性信度分析是评估问卷在测量同一变量时是否一致性的方法。例如，问卷的每个题项是否在同样的条件下能产生稳定的结果。常用的信度分析方法是Cronbach's Alpha，其值越接近1，表明问卷的内部一致性越高。当你想知道问卷题目是否一致地测量同一个概念时，需要进行信度分析。一般来说，Cronbach's Alpha值要达到0.7以上才认为是具有较高的信度。 𐟓 效度分析：确保问卷测量的准确性效度分析用于评估问卷的有效性，即问卷是否准确测量了所要测量的概念。效度包括内容效度（问卷的题目是否充分覆盖了研究变量）、结构效度（问卷的题目是否反映了潜在的因子结构）和外部效度（问卷的结果是否与其他相关的测量一致）。在设计问卷后，需要通过效度分析验证问卷的内容和结构是否能反映研究的核心变量。如果你的研究依赖理论模型或多维度的变量结构，效度分析尤为重要。 𐟓Š KMO检验：评估数据是否适合因子分析 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 检验用于评估数据是否适合进行因子分析。KMO值介于0到1之间，通常KMO值大于0.6表明数据适合因子分析。KMO检验帮助判断问卷中的题项是否适合进行因子分析，特别是探索性因子分析（EFA）。在进行因子分析之前，需要先做KMO检验。它可以帮助你判断数据结构是否足够相关，以支持因子分析。 𐟔 探索性因子分析（EFA）：发现数据中的潜在结构探索性因子分析（EFA）用于发现问卷数据中的潜在结构，特别是在你没有预先假设的情况下。EFA帮助你找出哪些题目属于同一潜在因子，揭示题目之间的关联性。EFA通常用于研究初期，用来探索变量之间的关系。如果你对变量结构不明确，或者你希望探索数据中的潜在因子，可以使用EFA来发现数据的潜在模式。EFA适用于研究没有明确的因子结构或理论假设的情况。 𐟓 验证性因子分析（CFA）：检验数据是否符合理论模型验证性因子分析（CFA）用于验证你在理论模型中假设的因子结构。CFA帮助检验问卷的题目是否与预设的潜在因子相匹配。它适合那些已经有明确假设模型的研究，常用于后期的模型检验。当你已经有了明确的理论模型，并且希望验证问卷题目是否能够反映该模型时，CFA是必不可少的。CFA用于验证数据是否支持你的理论假设。

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