什么是探索性因素分析
答案:1 悬赏:40 手机版
解决时间 2021-02-24 03:40
- 提问者网友：藍了天白赴美
- 2021-02-23 08:40
什么是探索性因素分析
最佳答案
- 五星知识达人网友：低血压的长颈鹿
- 2021-02-23 09:20
问题一：探索性因素分析和验证性因素分析的区别 探索性因子分析和验证性因子分析相同之处
两种因子分析都是以普通因子分析模型作为理论基础,其主要目的都是浓缩数据，通过对诸多变量
的相关性研究,可以用假想的少数几个变量（因子，潜变量)来表示原来变量(观测变量)的主要信息。
探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处
1.基本思想不同
探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。而验证性因子分析的主要目的是决定
事前定义因子的模型拟合实际数据的能力,以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。
2.应用前提不同
探索性因子分析没有先验信息,而验证性因子分析有先验信息。
详情见:http://wenku.baidu.com/link?url=w_nw0aI0KN0XpL1SEmbOjjwxOeampOzKefUEg1aRzWG27Iep7kPTvDrKY-toinCbLgoHe0r4COCzymPwhgAj_5Pe6bv9Y0HBhOVzVSRqDTK问题二：探索性因素分析应抽取几个因素为宜？为什么 探索性因素分析顾名思义，它是一种探索性的分析技术，通常情况下你是不会设定抽取几个因素的，因素分析会自己分析出几个因素适宜，然后你给各个因素一个合理的命名即可。
当然操作上你也是可以指定抽取数量的，如果已经有理论依据，你可以根据已有的理论决定抽取几个。
无论抽几个，因素分析是一种数据简化技术，抽取的结果肯定不能合原题目数一样多或者太接近问题三：探索性因素分析假设有什么特点 探索性因子分析法的优点
1、EFA法便于操作。
2、当调查问卷含有很多问题时，EFA法显得非常有用。
3、EFA法既是其他因子分析工具的基础（如计算因子得分的回归分析），也方便与其他工具结合使用（如验证性因子分析法）。
探索性因子分析法的缺点
1、变量必须有区间尺度。
2、沉降数值至少要要变量总量的3倍。
望采纳问题四：什么是探索性因子分析 你在问什么啊信度怎么会和效度一样呢效度的话其中结构效度可以用因子分析来做，最简单的也就是探索性因子分析问题五：SPSS探索性因素分析 肯定有些项目与多个潜变量相关，删除一些载荷、贡献率小的项目是方法之一。问题六：探索性因子分析的目的意义有哪些 看你对变量理论的分组符不符合实际的情况，是确保模型合理性的前提问题七：什么是探索性数据分析 探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计钉家约翰·图基(John Tukey)命名。问题八：结构方程什么情况下需要探索性因子分析 探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA） 探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA） 是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。 因而， EFA能够将将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。问题九：探索性因子分析法的介绍 探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。因而，EFA能够将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。对于主因子分析法来说，不存在异常值、等距值、线形值、多变量常态分配以及正交性等情况。问题十：探索性因子分析 探索性因子分析，还是要根据你开始假设的是几个维度进行，然后根据你每个维度的共同度和因子负荷来弄删除一些题项。你说的9个因子肯定不性，然后要删除以下题目。
如果你的因子稳定了才能够进行均值，相关分析等。
现在，最重要的是构建你自己的因子模型。有的严格些就要做验证性因子分析，才把一个维度的题目合并，组成平均分之类。
以上回答你满意么？
两种因子分析都是以普通因子分析模型作为理论基础,其主要目的都是浓缩数据，通过对诸多变量
的相关性研究,可以用假想的少数几个变量（因子，潜变量)来表示原来变量(观测变量)的主要信息。
探索性因子分析和验证性因子分析的差异之处
1.基本思想不同
探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度,以试图揭示一套相对比较大的变量的内在结构。而验证性因子分析的主要目的是决定
事前定义因子的模型拟合实际数据的能力,以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。
2.应用前提不同
探索性因子分析没有先验信息,而验证性因子分析有先验信息。
详情见:http://wenku.baidu.com/link?url=w_nw0aI0KN0XpL1SEmbOjjwxOeampOzKefUEg1aRzWG27Iep7kPTvDrKY-toinCbLgoHe0r4COCzymPwhgAj_5Pe6bv9Y0HBhOVzVSRqDTK问题二：探索性因素分析应抽取几个因素为宜？为什么 探索性因素分析顾名思义，它是一种探索性的分析技术，通常情况下你是不会设定抽取几个因素的，因素分析会自己分析出几个因素适宜，然后你给各个因素一个合理的命名即可。
当然操作上你也是可以指定抽取数量的，如果已经有理论依据，你可以根据已有的理论决定抽取几个。
无论抽几个，因素分析是一种数据简化技术，抽取的结果肯定不能合原题目数一样多或者太接近问题三：探索性因素分析假设有什么特点 探索性因子分析法的优点
1、EFA法便于操作。
2、当调查问卷含有很多问题时，EFA法显得非常有用。
3、EFA法既是其他因子分析工具的基础（如计算因子得分的回归分析），也方便与其他工具结合使用（如验证性因子分析法）。
探索性因子分析法的缺点
1、变量必须有区间尺度。
2、沉降数值至少要要变量总量的3倍。
望采纳问题四：什么是探索性因子分析 你在问什么啊信度怎么会和效度一样呢效度的话其中结构效度可以用因子分析来做，最简单的也就是探索性因子分析问题五：SPSS探索性因素分析 肯定有些项目与多个潜变量相关，删除一些载荷、贡献率小的项目是方法之一。问题六：探索性因子分析的目的意义有哪些 看你对变量理论的分组符不符合实际的情况，是确保模型合理性的前提问题七：什么是探索性数据分析 探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计钉家约翰·图基(John Tukey)命名。问题八：结构方程什么情况下需要探索性因子分析 探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA） 探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA） 是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。 因而， EFA能够将将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。问题九：探索性因子分析法的介绍 探索性因子分析法（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。因而，EFA能够将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。对于主因子分析法来说，不存在异常值、等距值、线形值、多变量常态分配以及正交性等情况。问题十：探索性因子分析 探索性因子分析，还是要根据你开始假设的是几个维度进行，然后根据你每个维度的共同度和因子负荷来弄删除一些题项。你说的9个因子肯定不性，然后要删除以下题目。
如果你的因子稳定了才能够进行均值，相关分析等。
现在，最重要的是构建你自己的因子模型。有的严格些就要做验证性因子分析，才把一个维度的题目合并，组成平均分之类。
以上回答你满意么？
我要举报
如以上回答内容为低俗、色情、不良、暴力、侵权、涉及违法等信息，可以点下面链接进行举报！
点此我要举报以上问答信息
大家都在看
推荐资讯