※ [本文转录自 graduate 看板 #1FY3rIbq ] 作者: sworddragon (囧荣) 看板: graduate 标题: Re: [问题] SPSS因素分析 时间: Fri Apr 13 22:50:55 2012 : 搜寻过了以前SPSS、因素分析相关文章，没能了解我的问题所在， : 特地发文请教一下 : 为了讲清楚问题，我先叙述一下我的状况前提 : 我使用问卷法，问卷的第一部分是领导风格， : 领导风格分为两构面，体恤、结构， 首先，这是你根据文献所分出来的构面 或是你自己整理出来後定义出来的呢? 以下将假定你是根据文献分出来的来回答 : 在跑因素分析的时候，我抓了体恤所有的问项去跑， : 萃取特徵值大於1的因素，然後有使用最大变异法来转轴， : 但我产生了几个问题 萃取特徵值大於1的因素，正确同时这也是SPSS内建的萃取标准 Varimax(最大变异法)是最常用的转轴方法，这个部分没有错 : 1)已经是同一个构面的问项，还是会产生2个因素以上是正常的吗？ 正常，因为问卷填的人百百款 除非你的问卷题目信度与效度极高，否则很容易受到「不符理论者」之作答结果影响 举例来说，你根据理论得出「每个人都不喜欢闻臭味」 可偏偏你的问卷对象出现一个「逐臭之夫」，就会造成你问卷的因素分类歧异 身为以毕业为最高原则的研究生的你 有三个选择 (1)强迫SPSS只萃取一个因素出来，这是最省力的方法 (2)仔细检视问卷填答结果，看是哪个小王八蛋乱填然後剔除样本 (3)你发现了理论重大的例外现象，仔细钻研下去说不定跳过Master直接拿Ph.D呢 根据我的研究生涯，我强烈建议你选择(1)，(2)这个方法等你有空闲再试试看吧 选(3)的话....加油，Kids : 2)如果想要看各题的因素负荷量，是要看转轴後的矩阵吗？(从书本上看， : 应该是看转轴後矩阵，可是参考以前研究论文，每个人的因素负荷量都很整齐地 : 从大到小，我跑出来的表有3个因素，却不知道每题因素负荷量怎麽选) 因素负荷量看转轴後的 而因素负荷量是以後你用AMOS或SAS跑结构方程模式(Structural Equation Model;SEM)时 (注意：需使用标准化後的因素负荷量) 用来跑复合信度 (composite reliability; CR，需超过0.7) 与平均变异萃取量 (average variance extracted; AVE，需超过0.5)所使用的 至於因素负荷量要不要整齐的排，我倒是没有特别注意 重点是在CR和AVE这两个值上面 这两个值你在跑验证性因素分析(Confirmed Factor Analysis;CFA)如果没有过 後面的SEM你也不用做了，还有要做好延毕的心理准备... : 3)承上题，不晓得每题的因素负荷量如何选 : (从书中，作者好像是因素1，大到小，然後框到中间就换到因素2继续框， : 不太晓得换因素的判断是如何判断的，书本范例只发现是右边因素从小转大， : 就换了右边因素) 首先我建议你去拿本多变量分析的书看看因素分析的章节 大概就可以了解「换因素」是怎样一回事了 简单说就是，拿每个人的技能点数来举例 你要怎样去看这个人「总技能点数多少呢」? 很简单，我们用不同的「观点」下去看 所以我们用国文、英文、数学这三个构面下去看 而为了衡量各个构面，你国文构面一定是用一堆「之乎者也」来测 英文构面一定是用「How do you turn this on」来测 数学构面一定是用「1+1=2」来测 因此你可能国文出五题、英文出五题、数学出五题 此时因素分析的目的就是「维度缩减」 (维度缩减你可能要去翻书看，内容太多不好打) 所以你透过维度缩减，把原先5+5+5=15题的资料量 浓缩成为「国文」+「英文」+「数学」三个面向，去看一个人「总技能点数多少」这件事 到这边还好理解，那为什麽会出现「换因素」的现象呢? 原因很简单，因为你不是上帝 并不知道你出的「国、英、数」题目，是不是完美的各自独立 有些题目是会有意义重叠部分的 (举例：社会资本这玩意光是分类就好几种，Nahapiet and Ghoshal也承认这真的很难分) 所以你虽然是根据你对文献的了解分别发展题目 但你很有可能有些题目让填答者认为是「同样的因素」 本来你认为是同一个构面的因素，最後你萃取出来就会变成两个因素 此时你有两个选择 (1)我相信我文献做的很扎实，所以一定是有小王八蛋乱填，强硬只取一个因素 (2)可能真的有我没有考虑到的分类方式，我来看看这个新萃取出来的因素要叫啥 这边我是很想建议你选(1)啦，不过你很有可能被教授打枪 不然就是删题项删到只剩下「一个构面」为止 从(2)下手的话 所谓的「因素命名」，请看以下表格 ┌──────┬──────┐ │ 因素一 │ 因素二 │ ├──────┼──────┤ │眼镜、翻花绳│口袋、铜锣烧│ │懦弱、爱静香│唠叨、怕老鼠│ └──────┴──────┘ 看完这个表格，你大概可以知道因素一和因素二是在指谁了吧? 没错就是大雄和小叮当 因素命名就是用上述的逻辑，你去看归类在同一群的题项之间 有什麽「共同的」描述可以一次概括 这就是所谓的因素命名 不过真的看SPSS报表，你是要依照因素负荷量来归类 命名因素也不是件容易的事，所以要多加油啦 : 4)如果因素负荷量绝对值小於0.5可以保留该题吗？因为该题可能Person相关系数 : 达中度以上的相关，或是删此题会降低Cronbach's alpha值 : 在此先感谢回答的先进~QQ 不行，因素负荷量小於0.5表示这题「根本就不属於这个构面」 试想明明你命名为「女子团体」的构面，却出现一个叫做「周杰轮」的团员 这样可以成立吗? 另外，Person相关系数在量化分析当中没有太重大的意义存在 只有在判断区别效度的时候有用而已 因此中度以上的相关并没有任何代表意义，双方不一定存在因果关系 可能只是凑巧而已 删题项一定会降低Cronbach's alpha值 但只要你构面的信度大於0.7，就不用太在意删题对信度的影响了 决胜关键都不在那，是在後面SEM的CFA、路径显着与方向 加油，希望可以帮到你 有心要跑量化分析的人也可以参考这篇看看，或许你会比较容易入门 --

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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ※ 转录者: sworddragon (111.249.181.76), 时间: 04/13/2012 22:54:08