11效度分析与因子分析
信度效度分析结构方程模型验证性因子分析
信度效度分析结构方程模型验证性因子分析信度效度分析结构方程模型是一种统计方法，用于评估一个测量工具（如问卷或量表）的信度和效度。
验证性因子分析是使用结构方程模型的一种方法，用于验证假设的因素结构。
本文将介绍信度效度分析结构方程模型和验证性因子分析的步骤和应用，以及一些相关的注意事项。
首先，我们将介绍信度效度分析结构方程模型的步骤。
该模型可以用于评估测量工具的信度和效度，以确定它是否能够准确地测量所需的概念。
1.确定研究目的和研究问题：在进行分析之前，需要明确研究目的和研究问题。
这将有助于确定所需的测量工具和相关的概念。
2.收集数据：然后，需要收集与研究问题相关的数据。
这可以通过调查问卷、观察或其他适当的方法来实现。
3. 选择合适的统计软件：进行信度效度分析结构方程模型分析时，选择合适的统计软件是很重要的。
一些常用的软件包括AMOS、Mplus和LISREL。
4.构建测量模型：根据所选择的测量工具，构建一个测量模型。
这个模型将包括所需的概念和相关的测量项目。
5. 评估信度：评估信度是评估测量工具的一致性和稳定性。
常用的信度分析方法包括内部一致性（如Cronbach's α系数）和重测信度（如测试-重新测试法）。
6.评估效度：评估效度是评估测量工具的有效性和准确性。
常用的效度分析方法包括内部效度（如因子分析）和外部效度（与其他测量工具或标准进行比较）。
7.进行结构方程模型：一旦信度和效度得到评估，可以进行结构方程建模。
这将用于验证因素结构和模型拟合。
8.评估模型拟合：评估模型拟合是验证性因子分析的关键一步。
常用的指标包括χ²值、自由度、比例指数（CFI）、增量拟合指数（IFI）、均方根误差逼近指数（RMSEA）等。
9.修正模型：如果模型拟合不佳，需要进行适当的修正。
这可能包括删除不显著的路径、修正误差项相关性等。
10.解释和报告结果：最后，需要解释和报告分析结果。
这将包括变量之间的关系、可信度和效度的指标以及任何必要的修正。
因子分析在医疗服务质量评价中的应用指南(十)
因子分析在医疗服务质量评价中的应用指南在当今社会，医疗服务质量和患者满意度成为了医疗机构和医生们十分关注的问题。
而如何科学、客观地评价医疗服务质量，提高医疗服务水平，已经成为了各大医疗机构面临的重要课题。
因子分析作为一种多变量统计方法，可以用来识别和理解庞大数据集中的潜在结构，为医疗服务质量评价提供了一种有效的工具。
本文将从因子分析的基本原理、在医疗服务质量评价中的应用以及应用指南等方面展开论述。
一、因子分析的基本原理因子分析是一种多变量统计方法，其基本原理是寻找一些潜在的共性因子来解释变量之间的关系。
通过对多个变量之间的相关性进行分析，将变量聚合成更少的几个因子，从而减少数据的复杂度，抽象出数据的本质特征，帮助人们更好地理解数据的结构和规律。
在医疗服务质量评价中，因子分析可以帮助我们从众多的评价指标中提炼出几个综合因子，这些因子可以代表医疗服务的核心特征，例如医疗技术水平、医患沟通、医院管理水平等。
通过对这些因子进行评价和分析，可以更全面地了解医疗服务的质量，为医院管理者提供更科学的决策依据。
二、因子分析在医疗服务质量评价中的应用在医疗服务质量评价中，我们通常会收集大量的数据，如患者满意度调查、医疗质量指标等。
这些数据往往包含了大量的信息和维度，但是直接使用这些数据进行分析往往会出现信息冗余和分析困难的问题。
而因子分析可以通过将多个相关指标进行综合分析，提取出核心因子，从而简化数据集，降低分析的复杂度。
比如，在患者满意度调查中，我们可能会收集到关于医生技术水平、医护人员态度、医院环境等多个方面的评价指标。
通过因子分析，我们可以将这些指标进行综合，提取出几个核心因子，如“医疗技术水平”、“医患沟通”、“医院管理”等，从而更全面地了解患者对医疗服务的评价。
另外，因子分析还可以帮助我们识别出医疗服务质量评价中的潜在问题和机会。
通过对因子得分的比较，我们可以找出医院在不同方面的表现差异，从而有针对性地提出改进建议，并制定相应的管理措施。
因子分析
固定 资产 增长
率
.126 .226 .131
-.062 .056 -.064
.025 .080 .027
-.080 -.007 -.079
-.059 .009 -.058
-.063 .009 -.061
-.108 .177 -.111
1.000 .707 1.000
1.000 .710 1.000
.025 -.080
.080 -.007
.027 -.079
净资 产收 益率 .070 .789 .173 .978 1.000 .995 .669 -.055 -.059 .009 -.058
总资 产收 益率
.075 .811 .151 .984 .995 1.000 .665 -.059 -.063 .009 -.061
1 .952 .951 .947 .848 .753 -.284 -.284 -.282 -.109 .125 .261
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 3 components extracted.
Component 2 .177 .193 .195 .175 .154 .939 .939 .939 .816 .287 .192
3.进行量表的效度分析
2
因子分析法的适用前提：
各变量之间存在明显的相关性，如果一组变 量中，两两之间都不相关，则不适合进行因 子分析。
变量的尺度应为定距或定比尺度。
通常李克特量表可视为定据尺度，可用于进行因 子分析。
3
二、因子分析的基本步骤
1.计算所有变量的相关矩阵，根据计算结 果判断应用因子分析方法是否合适。
因子分析法
因子分析法因子分析法是一种常用的多变量统计分析方法，广泛应用于社会科学、心理学、市场调研等领域。
它通过对各个变量之间的相关性进行分解，寻找潜在的共同因子，从而降低变量的维度，提取出能够解释数据变异性较多的因子。
本文将从因子分析法的基本原理、前提假设、步骤与应用等方面进行探讨。
首先，因子分析法的基本原理是通过对观测数据进行降维，将多个变量转化为少数几个共同的因子，以便更好地理解数据背后的潜在结构与关系。
这些共同的因子代表了数据中呈现的模式和结构，通常可以解释数据变异性的大部分来源。
这种降维的目的主要是为了简化数据分析的复杂性，提高解释力和预测能力。
其次，因子分析法的前提假设包括共同因素假设、因子独立假设和因子与观测变量之间的线性关系。
共同因素假设认为观测变量之间的相关性可以通过少数几个共同的因子来解释；因子独立假设则假设因子之间相互独立，不存在相关性；线性关系假设认为观测变量可以线性组合形成潜在因子。
这些假设为因子分析的实施提供了理论基础。
接下来，因子分析法的步骤主要包括确定因子个数、提取因子、旋转因子和解释因子。
在确定因子个数方面，可以采用特征根、累计方差贡献率和平行分析等方法，根据不同的指标选取适当的因子个数。
提取因子是将原始数据转化为因子得分，通常使用主成分分析或极大似然估计法来计算因子得分。
旋转因子是为了提高因子的解释力，常用的旋转方法包括方差最大旋转、极大方差法和等角旋转法等。
最后，解释因子是通过因子载荷矩阵来解释因子的含义，载荷值表示了观测变量与因子之间的关系强度和方向。
最后，因子分析法在许多领域有着广泛的应用。
在社会科学领域，因子分析可以用于研究人的个性特征、心理健康水平和态度取向等因素。
在心理学领域，因子分析可以用于衡量心理测量的可靠性和效度，提取心理构念和评估心理疾病等方面。
在市场调研中，因子分析可以用于细分市场、评估产品特征、定位目标顾客等方面。
此外，因子分析法还可以在金融学、教育学、医学和生物学等领域中发挥重要作用。
因子分析的一般原理概述
因子分析的一般原理概述简才永因子分析是处理多变量数据的一种统计方法，它可以揭示多变量之间的关系，其主要目的是从众多的可观测得变量中概括和综合出少数几个因子，用较少的因子变量来最大程度地概括和解释原有的观测信息，从而建立起简洁的概念系统，揭示出事物之间本质的联系。
一、因子分析的种类（一）、R型因子分析与Q型因子分析这是最常用的两种因子分析类型。
R型因子分析，是针对变量所做的因子分析，其基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能够控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个随机变量之间的相关关系。
然后再根据相关性的大小把变量分组，使同组内的变量之间的相关性较高，不同组变量之间的相关性较低。
Q型因子分析，是针对样品所做的因子分析。
它的思路与R因子分析相同，只是出发点不同而已。
它在计算中是从样品的相似系数矩阵出发，而R 型因子分析在计算中是从样品的相关系数矩阵出发的。
（二）、探索性因子分析与验证性因子分析探索性因子分析（EFA），主要适用于在没有任何前提预设假定下，研究者用它来对观察变量因子结构的寻找、对因子的内容以及变量的分类。
通过共变关系的分解，进而找出最低限度的主要成分，让你后进一步探讨这些主成分或共同因子与个别变量之间的关系，找出观察变量与其对应因子之间的强度，即所谓的因子负荷值，以说明因子与所属的观察变量的关系，决定因子的内容，为因子取一个合适的名字。
验证性因子分析（CFA），要求研究者对研究对象潜在变量的内容与性质，在测量之初就必须有非常明确的说明，或有具体的理论基础，并已先期决定相对应的观测变量的组成模式，进行因子分析的目的是为了检验这一先前提出的因子结构的适合性。
这种方法也可以应用于理论框架的检验，它在结构方程模型中占据相当重要的地位，有着重要的应用价值，也是近年来心理测量中相当重要的内容。
二、因子分析基本思想、模型与条件（一）、因子与共变结构因子分析的基本假设是那些不可观测的“因子”隐含在许多现实可观察的事物背后，虽然难以直接测量，但是可以从复杂的外在现象中计算、估计或抽取得到。
因子分析法详细步骤-因子分析法操作步骤
心理学研究
在心理学研究中，因子分析法 常用于人格特质、智力等方面 的研究。
社会学研究
在社会学研究中，因子分析法 可用于社会结构、文化等方面
的研究。
02 因子分析法操作步骤
数据标准化
总结词
消除量纲和数量级的影响
详细描述
在进行因子分析之前，需要对数据进行标准化处理，即将原始数据转换为均值为0、标准差为1的标准化数据，以 消除不同量纲和数量级对分析结果的影响。
案例三：品牌定位研究
总结词
通过因子分析法，明确品牌的定位和竞争优 势，以便更好地进行市场推广和竞争策略制 定。
详细描述
首先，收集市场上同类竞争品牌的定位和竞 争优势数据。然后，利用因子分析法对这些 数据进行处理，提取出几个主要的因子，这 些因子代表了不同品牌的定位和竞争优势。 最后，根据因子分析的结果，明确自己品牌 的定位和竞争优势，制定相应的市场推广和 竞争策略，以提高品牌的市场份额和竞争力
要点二
详细描述
首先，收集大量关于消费者行为和偏好的数据，包括购买 行为、品牌选择、价格敏感度等。然后，利用因子分析法 对这些数据进行降维处理，提取出几个主要的因子，这些 因子代表了消费者不同的需求和偏好。最后，根据这些因 子对市场进行细分，将消费者划分为不同的群体，并为每 个群体制定相应的营销策略。
计算相关系数矩阵
总结词
评估变量间的相关性
详细描述
计算标准化数据的相关系数矩阵，用于评估变量之间的相关性。相关系数矩阵 是一个对称矩阵，矩阵中的元素表示不同变量之间的相关系数，用于衡量变量 间的关联程度。
因子提取
总结词
找出主要因子
详细描述
通过因子提取的方法，从相关系数矩阵中找出主要因子。常用的因子提取方法有主成分分析法和公因 子分析法等。这一步的目标是找出能够解释原始数据变异的少数几个公共因子。
因子分析的原理与应用
因子分析的原理与应用1. 概述因子分析是一种多变量统计方法，旨在通过观察多个变量之间的相关性，找出隐藏在其中的潜在因子。
它可以帮助我们理解数据背后的结构，并简化和解释复杂的数据集。
因子分析广泛应用于社会科学、市场研究、心理学等领域，有助于分析和识别潜藏在数据背后的因素。
2. 因子分析的原理因子分析基于以下几个核心原理：2.1. 公因子假设公因子假设是因子分析的基础，它假设观察到的多个变量背后存在一些共同的潜在因子（即公因子），这些公因子对观察到的变量产生影响。
2.2. 特质相关性因子分析通过研究变量之间的相关性来确定潜在因子。
如果多个变量之间存在高度相关性，那么它们可能与同一个潜在因子相关联。
2.3. 因子载荷因子载荷是衡量观察到的变量与潜在因子之间关系强度的指标。
它表示变量与潜在因子之间的线性关系程度，取值范围从-1到1。
越接近于1表示变量与潜在因子之间的关系越强。
2.4. 因子旋转因子旋转是将原来的因子载荷矩阵转换为另一种形式，使得每个因子只与尽可能少的变量相关联。
它有助于解释因子之间的关系，从而更好地理解数据背后的结构。
3. 因子分析的应用因子分析在许多领域都有广泛的应用。
下面列举了几个常见的应用场景：3.1. 问卷设计和测量因子分析可以帮助设计问卷并评估测量工具的效度和信度。
通过分析问卷中的各个问题，我们可以确定它们是否可以归类到一些共同的维度或潜在因子中，从而评估问卷的质量和准确性。
3.2. 市场研究市场研究中经常使用因子分析来分析顾客满意度、产品特征偏好等数据。
通过识别潜在因子，我们可以更好地理解市场需求和消费者行为，从而指导产品开发和市场定位。
3.3. 人格和心理学研究因子分析在人格和心理学领域中得到广泛应用。
通过分析个体的行为、情绪和认知指标，我们可以揭示背后的潜在因子，理解人类行为和心理过程的本质。
3.4. 经济学在经济学领域，因子分析可以帮助解释复杂的经济现象并提取有用的结构信息。
因子分析
因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。
运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。
因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验，KMO 检验系数>0.5，(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值<0.05时，问卷才有结构效度，才能进行因子分析,因子分析主要是你自己做了一份调查问卷，你要考量这份问卷调查来的数据信度和效度如何，能不能对你想要调查的东西起代表性作用啊，说得很通俗呵呵不知道能不能理解呢，在SPSS里面，Analyze—Factor就是因子分子，在左下角第一个框框description里面勾选最下面的那个KMO and Bartlett’s test of sphericity，就会出来结果哈，看表格的第一行为KMO值，最后一行Sig为球星检验的P值，小于0.05即可，KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。
一般情况下，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚可，0.6时效果很差，0.5以下不适宜作因子分析。
Bartlett’s球型检验（巴特利球形检验（Barlett Test of Sphericity）。
）：用于检验相关阵是否是单位阵，即各变量是否独立。
它是以变量的相关系数矩阵为出发点，零假设：相关系数矩阵是一个单位阵。
如果巴特利球形检验的统计计量数值较大，且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平，则应该拒绝零假设；反之，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是一个单位阵，不适合做因子分析。
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第11章
效度分析
P124 效度即正确性 效度是指量表的测量能力，即量表的测量
有效性估计 影响效度的因素
调查提纲的科学程度 调查程序选择是否得当 调查项目设计的合理性——最重要 调查方法的选择是否得当
效度分析
效度的分类
内容效度：量表内容的代表性 准则效度：依据量表所得预测值的有效性 结构效度：实验与理论之间的一致程度—— 最为重要——用KMO值来表示，该值越高， 表明越适宜使用因子分析。通常小于0.5时， 较不适宜进行因子分析。
SPSS操作步骤：P129
信度与效度的关系
P132
信度和效度是研究活动和结果具有科学价值和意义的保证。
信度：数据可信、一致、稳定
研究结果所显示的一致性、稳定程度，无论其过程是由谁操 作、或进行多少次同样的操作，其结果总是非常一致的。 随机误差影响信度。 效度：数据有效、有用 度量的精确度与事物的实际值相比，是对精确度的评价。 对研究结果正确性的评价标准。 系统误差影响效度，即测量了与研究目的无关的变量所引起 的误差。
因子分析——输出——碎石图
Scree Plot
4
3
2
Eigenvalue
1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Component Number
Component Matrix 1 您 的孩 子 在 您家 庭 出 游 决策 中 的 影响 作 用 总 体很 大 您 的孩 子 喜 欢把 教 科 书 上曾 提 到 过的 地 方 作 为旅 游 目 的地 您 的孩 子 喜 欢与 同 学 、 好 友一 起 参 加旅 游 您 的孩 子 喜 欢将 同 学 们 、 好 友曾 去 过 的景 点 作为 旅 游 目的 地 您 征求 孩 子 的意 见 而 后 选择 旅 游 地 您 根据 孩 子 的需 求 制 定 或选 择 旅 游线 路 您 按照 孩 子 的休 假 时 间 安排 旅 游 时间 您 会考 虑 与 其他 家 长 /家 庭 结 伴 带 着 孩 子 们 旅游 您 与孩 子 一 起出 游 时 的 最终 花 费 会比 预 期 花 费高 您 孩子 的 情 绪会 被 食 宿 的好 坏 影 响 您 会刻 意 挑 选食 宿 条 件 更好 的 宾 馆 您 的孩 子 喜 欢购 买 新 奇 物品 或 纪 念品 您 的孩 子 喜 欢参 与 性 、 娱 乐性 强 的 旅游 项 目 孩 子喜 欢 旅 游 .704 2
a
Component 3
4
5
.182
因子分析 ——输出—— 转轴后因子矩阵
.702
.265
.183Biblioteka .585-.180 .786 .762
.372
.131
.198 -.190 .816 .816 .102 .825 .668 .536 .152 .851 .169 .123 .827 .191 .172 .105
因子分析——输出 ——因子转换矩阵
Component Transformation Matrix Component 1 2 3 4 5 1 .699 -.056 .442 -.550 .098 2 -.266 .905 .231 -.239 .025 3 .490 .312 -.553 .040 -.596 4 .382 .262 -.303 .350 .755 5 .233 .114 .595 .718 -.252
信度与效度的关系
效度↑ 效度+ 信度↑ 效度↓
信度+
效度-
因子分析
P255 应用最为广泛的多元分析方法 将相关比较紧密的几个变量归在一类 每类为一个因子 每类因子必须是可以被命名的
可以通过碎石图来直观地观察出因子个数
在归类过程中可以剔除归类不好的变量后，
进行再次的因子分析归类
.189 .354 .490 -.332
-.489 -.326 -.339
.764 -.332 -.321 .214 .413 .424 .316 .682 .681 .299 .151 .195 .692 .310 -.239
-.182 -.191 .235 .439 .694 .206 -.157 -.221 .577
Initial 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
Extraction .712 .720 .707 .733 .625 .662 .601 .797 .716
1.000 1.000 1.000 1.000
.802 .832 .634 .629
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 5 components extracted.
Rotated Component Matrix 1 您 的孩 子 喜 欢与 同 学 、 好 友一 起 参 加旅 游 您 的孩 子 喜 欢将 同 学 们 、 好 友曾 去 过 的景 点 作为 旅 游 目的 地 您 的孩 子 喜 欢把 教 科 书 上曾 提 到 过的 地 方 作 为旅 游 目 的地 您 的孩 子 在 您家 庭 出 游 决策 中 的 影响 作 用 总 体很 大 您 孩子 的 情 绪会 被 食 宿 的好 坏 影 响 您 与孩 子 一 起出 游 时 的 最终 花 费 会比 预 期 花 费高 您 会刻 意 挑 选食 宿 条 件 更好 的 宾 馆 您 征求 孩 子 的意 见 而 后 选择 旅 游 地 您 根据 孩 子 的需 求 制 定 或选 择 旅 游线 路 孩 子喜 欢 旅 游 您 按照 孩 子 的休 假 时 间 安排 旅 游 时间 您 会考 虑 与 其他 家 长 /家 庭 结 伴 带 着 孩 子 们 旅游 您 的孩 子 喜 欢购 买 新 奇 物品 或 纪 念品 您 的孩 子 喜 欢参 与 性 、 娱 乐性 强 的 旅游 项 目 .869 .824 2 -.187
-.179 .153 .139 .117
.741 -.107
.176 .224 .181 -.513 .264 -.272
.479
Extraction Method: Principal Component Analysis . Rotation Method: Varimax with Kais er Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
1.000
.534
Extraction Method: Principal Component Analysis.
因子分析——输出——未转轴 整体解释变异量
Total Variance Explained Initial Eigenvalues % of Cumulative Variance % 25.563 25.563 16.348 41.911 10.625 52.536 9.513 62.049 7.269 69.318 5.714 75.032 5.063 80.095 4.675 84.770 3.885 88.655 3.029 91.684 2.740 94.424 2.443 96.867 1.990 98.857 1.143 100.000 Extraction Sums of Squared Loadings % of Cumulative Total Variance % 3.579 25.563 25.563 2.289 16.348 41.911 1.487 10.625 52.536 1.332 9.513 62.049 1.018 7.269 69.318 Rotation Sums of Squared Loadings % of Cumulative Total Variance % 2.461 17.577 17.577 2.281 16.296 33.873 1.900 13.568 47.441 1.561 11.151 58.591 1.502 10.727 69.318
碎石图
特征值
因子分析——转轴
方差最大正交旋转法
旋转解
因子分析——分数
Score 分数项默认
因子分析——选项
删除含有缺失值的个案
系数显示格式
系统按数值大小排列
不显示绝对值小于0.1的载荷系数，以突出因子载荷较大的变量
因子分析——输出——KMO结 构效度
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. .601 246.962 91 .000
Communalities
因子分析—— 输出——共同性
孩 子喜 欢 旅 游 您 按照 孩 子 的休 假 时 间 安排 旅 游 时间 您 根据 孩 子 的需 求 制 定 或选 择 旅 游线 路 您 征求 孩 子 的意 见 而 后 选择 旅 游 地 您 会考 虑 与 其他 家 长 /家 庭 结 伴 带 着 孩 子 们 旅游 您 会刻 意 挑 选食 宿 条 件 更好 的 宾 馆 您 的孩 子 喜 欢把 教 科 书 上曾 提 到 过的 地 方 作 为旅 游 目 的地 您 的孩 子 喜 欢与 同 学 、 好 友一 起 参 加旅 游 您 的孩 子 喜 欢将 同 学 们 、 好 友曾 去 过 的景 点 作为 旅 游 目的 地 您 的孩 子 喜 欢参 与 性 、 娱 乐性 强 的 旅游 项 目 您 的孩 子 喜 欢购 买 新 奇 物品 或 纪 念品 您 孩子 的 情 绪会 被 食 宿 的好 坏 影 响 您 与孩 子 一 起出 游 时 的 最终 花 费 会比 预 期 花 费高 您 的孩 子 在 您家 庭 出 游 决策 中 的 影响 作 用 总 体很 大