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因子分析法及CSSCI范文15篇

 湖经松哥 2022-08-10 发布于湖北

作者:姚荣霞
来源:科研写作研究所

概念:因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是:根据相关性大小把变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,但不同组的变量不相关或相关性较低,每组变量代表一个基本结构,即公共因子。

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因子分析法发展历史


1.因子分析法的诞生

因子分析于1931年由Thurstone首次提出,其概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearman等人关于智力测验的统计分析。因子分析就是利用降维的思想,通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结构,并用少数几个抽象的变量来表示其基本的数据结构。因子分析是一种通过显示变量测评潜在变量,通过具体指标测评抽象因子的统计分析方法。

2.因子分析法的发展

萌芽阶段:
最早的时候,英国心理学家C.E.斯皮尔曼发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,于是,他开始推想是否存在某些潜在的共性因子,或者某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因此,因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。因子分析是社会研究的一种有力工具,但不能肯定地说一项研究中含有几个因子,当研究中选择的变量变化时,因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。

发展阶段:
因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分析法,另一类是验证性因子分析法。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系,而让数据“自己说话”。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的,即哪个测度项对应于哪个因子。

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因子分析法操作步骤


因子分析的核心问题有两个:一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释。因此,因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。

1.因子分析常常有以下四个基本步骤:
(1)确认待分析的原变量是否适合作因子分析。
(2)构造因子变量。
(3)利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。
(4)计算因子变量得分。

2.因子分析的计算过程:
(1)将原始数据标准化,以消除变量间在数量级和量纲上的不同。
(2)求标准化数据的相关矩阵。
(3)求相关矩阵的特征值和特征向量。
(4)计算方差贡献率与累积方差贡献率。
(5)确定因子。
设F1,F2,…, Fp为p个因子,其中前m个因子包含的数据信息总量(即其累积贡献率)不低于80%时,可取前m个因子来反映原评价指标。
(6)因子旋转。
若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显,这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。
(7)用原指标的线性组合来求各因子得分。
采用回归估计法、Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。
(8)综合得分。
以各因子的方差贡献率为权,由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。
F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )
此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。
(9)得分排序:利用综合得分可以得到得分名次。

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