SPSS因子分析ppt课件

布的合理性来判断，属于一种命题的逻辑分
析，因而内容效度也称为“逻辑效度”（ logical validity）。
效标关
联效度
指测验与外在效标间关联的程度，如果
测验与外在效标间的相关愈高，表示此测验
的效标关联效度愈高。
3
结构 效度
概 念
指测验能够测量出理论的特质或概念 的程度，即实际的测验分数能解释某一心 理特质的多少。反映的是工具与其所依据 的理论或概念框架间的相结合程度。结构 效度分为聚合效度（convergent validity） 和判别效度（discriminant validity）。
0011 Descriptive（描述性统计分析）: (1)Statistics（统计量） Step 1 (2)Correlation Matrix（相关性矩
阵）
0022
Step 2 在“Factor Analysis : Descriptives”对话框
003
中，选取“Initial solution”、“KMO
子一的为“线唯性一组因子合”中（，uni因que此fac也tor称）。为公因子
影响
ZaFaFaF aFU 。 因子分析最常用的模式如下： j j1 1 j2 2 j3 3 jm m j（j=1,2,3…,n，n为原始变量总数）
变量
F1（共同因素一） F2（共同因素二）
共同性（h2）
唯一因子（d2）
5
以三个变量抽取二个共同因子为例
因 子 分 析 的 主 要 步 6骤
01
计算变量间的相关矩阵或协方差 矩阵
02
估计因素负荷量
03 转轴方法
04
决定因素与命名
01
7
计算变量间的相关矩阵或协方差矩阵
如果一个变量与其它变量间相关很低，在 下一个分析步骤中可以考虑剔除此变量，还要 考量到变量的“共同性”（communality）与 “因子负荷量”（factor loadings）。
若相关矩阵中的大部分相关系数小于 0.3，则不适合作因子分析。
02
8
估计因素负荷量
决定因子抽取的方法，有主成分分析法、 主轴法、一般化最小二乘法、未加权最小二 乘法、极大似然法、Alpha因子抽取法与映象 因子抽取法。
最常使用者为主成分分析法与主轴法 ，研究者应多采用主成分分析法来估 计因子负荷量。
matrix 显示因素分数系数矩阵
Options:选项
(1)Missing Values遗漏值
(2)Coefficient Display Format: 系数显示格式
绝对值舍弃 之下限
在“Factor Analysis:Options”对话窗口中，勾选“Exclude cases listwise”、“Sorted by size”等项，并勾
02因子分析的基本原理 STEP
03 因子分析操作程序 STEP
04 因子分析的报表解释 STEP
2
概
内容
念
指测量量表内容或题项的适当性与代表
效度 性，及测验内容能反应所要测量的心理特质 ，能否测量到所要测验的目的或行为构想，
内容效度的检验通常会透过双向细目表，以
考查测验内容的效度，内容效度常以题目分
03
9
转轴方法
因子旋转的目的是为了便于理解和解释因 子的实际意义,主要有两种方式:正交旋转 (Orthogonal rotation) 和斜交旋转(Oblique rotation)
转轴后，每个公因子的特征值会改变，与 转轴前不一样，但每个变量的共同性不会 改变。
04 10
决定因子与命名
转轴后，要决定因子数量，选取较少因 子层面，获得较大的解释量。
专家 在研究者根据理论假设编制测验或量表后，
效度
如果无法编制双向细目表进行内容效度检验 ，可以将编制好的量表请相关的学者专家加
以审查并提供修正意见，研究者再根据专家
学者的意见进行修正。
4
系数aji为第个i变量与第k个因子之间
的线性相关系数，反映变量与因子之
原 理
间。题的由项因、相于素观关因分察程子析值是、度出一问，现种卷也在潜问在题称每的）为个结均载原构由分两荷始析个变(方部lo量法分ad，构与in其成g因模，) 式一理为论“中共，同假因定子每”个（指com针U公mj（为因o外n特子f在ac殊变t以or量因）外或、子的成，因代素表
主成分资料分析中，以较少成分解释原始 变量变异量的较大部分。成分变异量通常 以“特征值”（eigenvalues）表示，有 时也称“特性本质”（characteristic roots）或“潜在本质”（latent roots ）。
Factowenku.baidu.com Analysis
KMO统计量：
取值范围在0 ～1之间 Bartlett’s球形检验
“Rotated solution”等项
02 。研究者要勾选 “Rotated solution”选项
Step 2 ，才能显示转轴后的相关
信息。
03 Rotation:旋转
Step 3
(1)Method方法 (2)Display显示
(3)Maximum Iterations for Convergence
X1 X2 X3 特征值 解释量
a11 a21 a31 a112+a212+a312 (a112+a212+a312) ÷3
a12 a22 a32 a122+a222+a322 (a122+a222+a322) ÷3
a112+a122 a212+a222 a312+a322
1-h12 1-h22 1-h32
选“Suppress absolute values less than”选项，正式的论文研究中应呈现题项完整的因子负荷量较为适宜
成
01
分
Step 1
转
换
矩
02
阵
Step 2
因素负荷量=成分矩阵×成分转换矩阵
03
Step 3 Q8转轴后的成分矩阵第一共同 因素因子负荷量：0.798
04
20 Step 4
04 solution”、Screet plot”等项，在抽 取因子时限定在特征值大于1者，在 “Eigenvalue over:”后面的空格内输 入1
16
Principal-axis factoring主 轴法
Alpha factoring因素抽取法 Image factoring映象因素抽取 法
报表解释
转轴后的成分矩阵
谢谢聆听 Thank You
21
相关矩 阵
协方差 距阵
陡坡图 特征值
未旋转 因子解
因子个 数
成分矩阵
Step 2 报表解释
可见从第三个主成分 开始特征根都非常低 ，该图从另一个侧面 说明只需要提取3个 主成分即可。 17
01 Step 1
在“Factor
Analysis:Rotation”对话窗中 最大变异法 ，选取“Varimax”、
3 and Bartlet’s test of
0044
sphericity”二项，单 击“Continue”按钮
。
KMO和
Bartlett’s的球
14
形检验
平均数、标准差 未转轴之统计量
Step 1 报表解释
15
Principal components主成份分法
Unweighted least squares未加权最小平方 法
01 Generalized least squares一般化最小平方 法 Step 1 Maximum likehood最大概似法
02 Extraction:萃取 (1)Method（方法） Step 2 (2)Analyze（分析）
(3)Display（显示） (4)Extract（萃取）
03 在“Factor Analysis:Extraction”对话窗口 中，抽取因子方法选择“Principal components”，选取“Correlation matrix”、并勾选“Unrotated factor
04
Click to add title
转轴时执行的迭代最后次数，后面内 定数字25（算法执行转轴时，执行步 骤的次数上限）
18
转轴后 的解
因子负 荷量
01
Step 1
完全排除遗 漏值
02
Step 2
依据因子负 荷量排序
03
Step 3
04 Scores:分数
19 Step 4
(1)Method 方法 (2)Display factor score coefficient
适用条件
11
总样本量不得少 于100，而且原 则上越大越好
样本量与变量 数的比例应在 5:1以上
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1
结构效度的测定方法 —因子分析
SPSS软件应用
01 效度的基本概念
STEP
0.9以上 0.8以上 0.7以上 0.6以上 0.5以上
极适合进行因子分析
B 适合进行因子分析
KMO统计量值 尚可进行因子分析
因素分析 适合性
勉强可进行因子分析
不适合进行因子分析
12
0.5以下，非常不适合进行因子分析
程 序
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13
Analyze →Data Reduction →Factor Analysis →variables