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《結(jié)構(gòu)方程模型下的因子分析new》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、第10卷第23期2010年8月科學(xué)技術(shù)與工程Vol10No23Aug201016711815(2010)23570805ScienceTechnologyandEngineering2010SciTechEngng結(jié)構(gòu)方程模型下的因子分析李學(xué)娟陳希鎮(zhèn)(溫州大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,溫州325035)摘要把SPSS分析下的探索性因子分析(EFA)的結(jié)果與結(jié)構(gòu)方程模型下的驗(yàn)證性因子分析(CFA)的結(jié)果比較,得出結(jié)構(gòu)方程模型下的驗(yàn)證性因子分析的因子載荷比探
2、索性因子分析的因子載荷高提出對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析時(shí)最好采用兩種方法結(jié)合分析的建議。關(guān)鍵詞結(jié)構(gòu)方程模型探索性因子分析驗(yàn)證性因子分析SPSS軟件LISREL軟件中圖法分類(lèi)號(hào)O2218;文獻(xiàn)標(biāo)志碼A因子分析是從研究原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部結(jié)驗(yàn)證性因子分析是充分利用了先驗(yàn)信息,在已構(gòu)出發(fā),把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少知因子的情況下檢驗(yàn)所搜集的數(shù)據(jù)資料是否按事數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多元統(tǒng)計(jì)方法,平常在利用先預(yù)定的結(jié)構(gòu)方式產(chǎn)生作用。而結(jié)構(gòu)方程模型下SASSPSSMINITAB
3、等軟件對(duì)數(shù)據(jù)做因子分析時(shí),利的因子分析是根據(jù)已有的先驗(yàn)信息對(duì)變量的關(guān)系用的基本思想都是尋找公共因子以達(dá)到降維的目進(jìn)行構(gòu)建模型并對(duì)未知的因子載荷等參數(shù)進(jìn)行估的。但對(duì)于公共因子要提取幾個(gè),我們?cè)诜治鰯?shù)據(jù)計(jì),即結(jié)構(gòu)方程模型的測(cè)量模型是檢驗(yàn)的觀測(cè)變量之前并不知道,而一般做法是通過(guò)軟件分析出的方與潛變量的假設(shè)關(guān)系,是結(jié)構(gòu)方程模型最基礎(chǔ)的測(cè)差解釋的信息來(lái)確定。量部分,因此在結(jié)構(gòu)方程模型下的因子分析是驗(yàn)證[1]對(duì)于公共因子個(gè)數(shù)的確定通常有兩種方法:性因子分析。一是根據(jù)具體問(wèn)題的專業(yè)知識(shí)來(lái)確定,而是采用主對(duì)于探索性因
4、子與驗(yàn)證性因子分析在理論上成分分析中選取主成分個(gè)數(shù)的方法。對(duì)于因子選的不同參考文獻(xiàn)[3]給出了具體的比較。本文的主取幾個(gè)好,沒(méi)有唯一的定論。而在文獻(xiàn)[2]中給出要工作是通過(guò)一個(gè)具體的實(shí)例給出了結(jié)構(gòu)方程模了主成分的個(gè)數(shù)m如何選取常用的標(biāo)準(zhǔn)有兩個(gè):一型下的驗(yàn)證性因子分析的操作步驟,并把通過(guò)SPSS個(gè)是按累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到一定程度(80%以上)來(lái)確軟件進(jìn)行的探索性因子分析(EFA)結(jié)果與結(jié)構(gòu)方定m,另一個(gè)是先計(jì)算S和R的p個(gè)特征值的均值程模型下的驗(yàn)證性因子分析(CFA)的結(jié)果進(jìn)行了,取大于的特征值個(gè)數(shù)m。當(dāng)
5、變量個(gè)數(shù)p<20比較,得出結(jié)構(gòu)方程模型下的驗(yàn)證性因子分析出的時(shí),大量實(shí)踐表明,第一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)容易取太多的主成因子載荷比探索性因子分析出的因子載荷高。分,而第二個(gè)標(biāo)準(zhǔn)容易取太少的主成分,故最好將兩者結(jié)合起來(lái)使用,同時(shí)還要考慮m個(gè)主成分對(duì)Xi1驗(yàn)證性因子分析的具體操作步驟的貢獻(xiàn)率。對(duì)于選取的公共因子的沒(méi)有利用任何先驗(yàn)信息,故通過(guò)SPSS等軟件所做的分析為探索(1)提出一個(gè)有待檢驗(yàn)的因子結(jié)構(gòu)模型;(2)進(jìn)性的因子分析。行模型的識(shí)別,即將欲檢驗(yàn)的測(cè)量模型轉(zhuǎn)換成符合結(jié)構(gòu)方程模型分析的模型,以便結(jié)構(gòu)方程模型軟件20
6、10年5月14日收到對(duì)其識(shí)別;(3)執(zhí)行結(jié)構(gòu)方程模型分析,進(jìn)行參數(shù)估第一作者簡(jiǎn)介:李學(xué)娟(1983),女,山東臨沂人,研究方向:應(yīng)用計(jì)與模型檢驗(yàn);(4)進(jìn)行結(jié)果分析;(5)模型的修正;統(tǒng)計(jì)。(6)完成結(jié)構(gòu)方程模型分析,并做出報(bào)告。其中模23期李學(xué)娟,等:結(jié)構(gòu)方程模型下的因子分析5709型的修正是非常重要的一步,因?yàn)槲覀儎傞_(kāi)始給出得方差解釋如表1。的模型假設(shè)不一定是很好的模型假設(shè),所以我們要表1方差解釋[4]根據(jù)軟件運(yùn)行出的結(jié)果做進(jìn)一步的修正。ExtractionSumsofRotationSum
7、sofInitialEigenvaluesComSquaredLoadingsSquaredLoadingspo%ofCumula%ofCumula%ofCumula2實(shí)例分析nentTotalTotalTotalVariancetive%Variancetive%Variancetive%1430361465614654303614656146533504785547855考慮電視臺(tái)對(duì)某一欄目收視情況進(jìn)行調(diào)查的213271895780422132718957
8、8042222803256780422問(wèn)題。節(jié)目策劃部門(mén)決定下個(gè)季度某個(gè)節(jié)目是否30425606786489繼續(xù)開(kāi)辦,是否開(kāi)辦的關(guān)鍵主要由下個(gè)季度該節(jié)目4036251689165750248354395200的收視率所決定。該部門(mén)設(shè)計(jì)了一個(gè)調(diào)查表,希望60183261197811能通過(guò)該調(diào)查表中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得到關(guān)于下個(gè)季度701532189100000仍收看該節(jié)目的可靠原因。提取方法:主成分分析法調(diào)查表中包括7個(gè)項(xiàng)目,
