效度分析与因子分析ppt课件.ppt

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1、效度分析与因子分析,第,11,章,1,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,2,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：,P129,3,信度与效度的关系,?,P132,?

2、,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。,?,4,信度与效度的关系,效度,效度,+,信度,效度,信度,+,效度,-,5,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

3、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,6,因子分析,Analysis Dimension Reduction,降维分析, Factor,7,因子分析,?,操作步骤：,P129,?,在,Factor Analysis,下，将左侧所以量表题,选入右侧的,Variables,8,因子分析,描述选项,初始解,相关系数矩阵,9,因子分析,萃取,/,提取,显示,相关系数矩阵,非旋转因子解,碎石图,特征值,10,因子分析,转轴,方差最大正交旋转法,旋转解,11,因子分析,分数,?,Score,分数项默认,12,

4、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,13,因子分析,输出,KMO,结,构效度,KMO and Bart,letts Test,Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling,Adequacy.,Bartletts Test of,Sphericity,Approx. Chi-Square,df,Sig.,.601,246.962,91,.000,14,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

5、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,Initial,1.000,1.000,1.000,1.000,1.000,1.000,1.

6、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,.629,1.000,15,.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,Total,Variance,%,3.579,25.563,25.563,2.2

7、89,16.348,41.911,1.487,10.625,52.536,1.332,9.513,62.049,1.018,7.269,69.318,.800,5.714,75.032,.709,5.063,80.095,.655,4.675,84.770,.544,3.885,88.655,.424,3.029,91.684,.384,2.740,94.424,.342,2.443,96.867,.279,1.990,98.857,.160,1.143,100.000,Extraction Sums of Squared Loadings,% of,Cumulative,Total,Vari

8、ance,%,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,Component,1,2,3,4,5,6,7,8,9,

9、10,11,12,13,14,16,Extraction Method: Principal Com,ponent Analysis.,因子分析,输出,碎石图,e,u,l,a,v,n,e,g,i,E,Scree Plot,4,3,2,1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,Component Number,17,Com,ponent Matrix,a,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

10、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,Component,3,4,-.171,5,.681,.658,.654,.590,.521,.516,.512,.149,-.216,.140,.337,.435,-.305,-.421,-.315,.237,.294,

11、.162,-.333,-.450,.207,.402,因子分析,输出,未转轴因子矩阵,.189,.354,.490,-.332,-.489,-.326,-.339,-.332,-.321,.214,.413,.424,.764,.682,.681,.299,.151,.195,.692,.310,-.182,-.191,.235,.439,.694,.206,-.157,-.221,.316,-.239,Ex,traction Method: Principal Component Analysis.,a.,5 com,ponents ex,tracted.,18,.577,a,Rot,ate

12、d Com,ponent 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

13、强的旅游项,目,.869,.824,2,-.187,Component,3,4,5,.182,因子分析,输出,转轴后因子矩阵,.702,.265,.183,.585,-.179,.153,.139,.117,.224,.181,-.180,.786,.762,.741,-.107,.372,.198,-.190,.816,.816,.102,.131,.191,.172,.105,.825,.668,.536,.152,.851,.176,-.513,.264,-.272,.479,.169,.123,.827,Ex,traction Method: Principal Component A

14、nalysis.,Rotation Method: Varimax,with Kaiser Normalization.,a.,Rotation converged in 5 iterations.,19,因子分析,输出,因子转换矩阵,Com,ponent Transform,ation 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,-.252,20,Ex,traction Method: Principal Component Analysis.,Rotation Method: Varimax with Kaiser Norm,alization.,命名,?,对输出的因子命名,?,不能命名者需调整,如剔除个别变量,21,