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文档简介

1、因素分析，因素分析，显性变量和潜变量，显性变量潜变量课堂时间晚早退时间复习作业学习态度意识，复习作业研究文本写作词汇口语能力，因素分析，因素分析，因素分析的宣传。其基本目的是使用一些名为F1，F2的元素来说明很多变量之间的关系。所描述的变量X1，X2是任何可观察的变量，即F1，F2，是不可观察的潜在变量。因素分析需要变量之间有一定的相关性。因素分析的发展，心理学Spearman的“智能结构”理论(1904)一般能力/特殊能力Pearson:主要因素方法Thurstone:共同因素数/简单结构验证因素分析，因素模型，因素模型矩阵表示，因素模型假设xj*) A的热元素平方和反映了公共元素FJ对x的

2、贡献，系数模型的参数估计，主要元素方法：R*分解(SMC)主要组件方法：R*(基本方法)使用ML:更高的精度，计算结果更大。 如果抽样来自多维常规群体，您可以提供模型的假设检查，例如对公用因素为“显着”的问题的回应。系数数的确定原理，不大于原始变量数(实际上少得多)的数研究者根据R*的特征值的累积率查看特征值大小(1基准面以上)，并查看特征值的变化率(碎石图)假设测试(仅限ML估计)，碎石图，系数旋转，系数负荷矩阵不是唯一的一般要求。满足“简单结构原理”载荷矩阵的每一行至少有一个0，对于每个原始变量x，小数公共系数具有大负载，其馀公共系数具有接近于0的负载。公共系数正交旋转方法，正交旋转(查找

3、正交矩阵)varimax(方差最大方法):在系数载荷矩阵的(尺度)列元素的平方上创建方差和最大到达。有利因素分析quartimax (4阶最大方法):在元素负载矩阵中，分摊(尺度)行元素的平方，并达到最大值。有利的原始变量解释equimax(条带最大方法):前两种方法的妥协结果。获得常用的因子斜线旋转方法，牺牲因子之间的独立性，更好的因子解释。负载矩阵(阵列矩阵factor pattern)和结构矩阵(factor structure) S=BW S结构矩阵(元素是系数和变数之间的相关系数)b阵列矩阵是旋转后负载阵列w系数之间的相关样式，系数分数、系数(潜在变数)通常是理论上的原始变数(系数分数的意义、系数分析案例数据包括2000年全国体质调查、北京、男性20-30岁组、共同系数方差hi2、r *的特征值、系数初始解负荷矩阵(a)、系数图、系数旋转后负荷矩阵、正交旋转系数图、ML估计结果，示例2，未旋转系数，Varimax正交旋转，Promax斜旋转系数，参数载荷矩阵的初始解决方案和斜旋转后的结果比较，斜旋转的因子结构和相关阵列，特征值、累积分布和变量数，特征值、累积分布和变量数信息，从美学角度调查，系数分析不仅要客观复杂的计算，还要通过主观思维的加工来补充。因素分析必须与实际研究的问题和专门知识

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