探索性因子分析的类型分析软件不同首先是什么

我把两种因子分析的比较分为两篇文章。 第一篇文章从实际应用的角度出发，重点关注操作以及可见直观的差异。

在第二篇文章中，我将从理论角度出发，补充第一篇文章的内容。

学生理解了第一篇文章后，理解第二篇文章就会更容易。 即使他们不能百分百理解所有的事情，但他们也能有一个大概的了解，不会完全混乱。

概括

因子分析是一种根据相关关系对大量数据进行降维（即简化）的数据处理方法。 目的是发现海量数据背后的某种结构。

因素分析可分为：探索性因素分析和验证性因素分析。

探索性因素分析的英文缩写为EFA（ ），验证性因素分析的英文缩写为CFA（ ）。

还有许多其他类型的因子分析（如图所示），但由于它们不太常用，因此本文不会介绍它们。

因素分析的类型

分析软件不同

首先，两者最大的区别在于探索性因子分析使用SPSS进行验证，而验证性因子分析使用AMOS。

所以当你看到一篇只用SPSS软件进行分析的论文时，采用的分析方法就是100%探索性因子分析。

查看结果以找出差异

其次，两种分析方法的测试过程和结果呈现不同。

因为验证性因素分析使用AMOS软件，通常会显示模型图，所以只要有图，就是验证性因素分析。

验证性因素分析模型图

在描述验证性因子分析的结果时，必须提到模型的拟合系统，拟合指标有大量，如CMIN、df、CFI、TFI、RMSEA、RMR等。收敛效度和判别效度也需要检验，因此验证性因素分析的结果会更丰富。

探索性因素分析则不同。 探索性因子分析的结果需要强调因子载荷、内在价值和总体离散比例。

因此，我们也可以从分析结果的表达上区分两种因子分析方法。

同时使用

第三，两种因子法可以单独使用，也可以同时使用。 同时使用时，必须先采用探索性因素分析，后采用验证性因素分析。

一般来说，如果论文需要使用结构方程模型来检验假设，肯定会使用验证性因子分析，也可以选择探索性因子分析。

另外，当量表问题较多时，建议先采用探索性因子分析，粗略筛选问题后再采用验证性因子分析，这样可以大大简化分析过程和难度。

当然，为了更好地分析结构效度，研究者会随机选取一半数据进行探索性因素分析，另一半进行验证性因素分析。 但这种情况很少见。

选择合适的分析方法

如何选择合适的分析方法？

探索性因素分析使用条件

1、没有坚实的理论基础支持。

2、不知道有多少因素存在。

3.不知道因素与观测变量之间的关系

验证性因子分析使用条件

1.有预先测试的理论支持

2. 实现假设的因子结构

3. 假设每个因素都有与其对应的特定指标变量子集

可见，探索性因子分析的主要目的是重新探索量表的结构、包含的因子数量以及因子与各观测变量之间的关系。 它主要用于研究人员编制自己的量表时； 另外，例如，当一个量表被翻译时，或者由于其年代或研究对象性质不同而确定其因子结构与原始量表不同时，也建议使用探索性因子分析。

验证性因素分析的主要目的是所使用的量表是否适合所收集的数据。 因此，大多数情况下，只能在参考因子结构已经过检验的量表时使用。

总结

综上所述，探索性因子分析假设测量变量（问卷量表）最终可以形成多少个因子（潜在变量），然后通过因子分析来看看量表项目可以分为多少个类别（因子）。 ，以及每个类别中包含哪些问题。

验证性因素分析则不同。 分析者根据前人的研究结果，从理论上明确了潜在变量（因素）包含哪些主题，然后利用因子分析来检验收集到的数据是否符合作者的理论，即拟合关系模型是否成立。 如果拟合质量良好，则说明模型关系已经得到验证。 否则，需要删除或修改这些项目。

可见，探索性因素分析重在探索模型结构，验证性因素分析重在验证模型结构。 因此，探索性因素分析常用于问卷设计的前期，帮助分析人员建立模型框架，而验证性因素则常用于对成熟问卷的信度和效度进行分析。

参考

知道的差不多了。

表达。

经济与管理论坛。

泡芙帮.

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