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2020-04-26

心理與教育統計學【因素分析 5 項標準】分為探討性和驗證性因素分析。顯著性考驗

中小幼教甄 2020 #教甄檢考古題因素分析 5 項標準】因素分析 Factor Analysis 是一種高等的心理與教育統計法,是將諸多相關變項資料簡化和摘要的統計程序,目的在掌握變項的群集概況和強度。
因素分析假設觀察變項間的相關存在著可以精簡的潛在共同因素,用以解釋觀察變項間大量的共通(common)變異。目前常見的因素分析分為探討性和驗證性因素分析。#心理與教育統計學
1.在探討性因素分析中(explore factor analysis),因素抽取的主要考慮是以最少的共同因素複製觀察變項的相關矩陣。實際資料運作時,通常是以某些效標(如最小殘差矩陣)決定停止繼續增加(抽取)更多共同因素,目前常用的最大可能性是在 k 個因素的假設下,找到最可能複製該觀察相關矩陣的解釋。
2.驗證性因素分析(confirmatory factor analysis)。往往是在對因素數目和性質有相當掌握時所做的模式假設考驗。通常是假設某些因素負荷量為零,估計非零的因素負荷量,再比較該假設模式下所估計得的相關矩陣與原矩陣的差異。
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3.因素數目的考慮有下列幾項標準:
(1)顯著性考驗,如以X2檢驗抽樣誤差;
(2)因素特徵值應大於一;
(3)實質重要性,如變異解釋量大於百分之五或百分之十;
(4)(Scree-Test),即特徵值圖中趨於和緩之前的點為應保留因素數目;
(5)因素結構的簡單、可解釋和穩定性。穩定是指跨樣本的因素矩陣可複製性。本大而異質往往可以有利於因素結構的穩定,通常也要求人數應是變項數十倍以上,以利結構的穩定。
4.因素結構中,因素之間可能是獨立(直交)或有關(斜交)的,資料蒐集中,往往包含意義明確(沒有爭議)的指標變項,使相關結構或因素的意義化有更強的依據和說明力。~ 摘自:洪碧霞教授
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參見:
1.林清山《心理與教育統計學》。
2.朱經明《教育與心理統計學》。
3.許世穎【教甄自介】部落格)。
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