一,、什么是探索因子分析

    探索因子分析主要用于對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

    通常我們在做問卷分析的時(shí)候,，如果我們設(shè)計(jì)的題項(xiàng)沒有明確的維度劃分,，而我們又需要了解這些題項(xiàng)的維度，這時(shí)我們就需要對這題項(xiàng)進(jìn)行探索因子分析,，通過在SPSS中進(jìn)行探索因子分析,，得到題項(xiàng)的維度，從而達(dá)到降維或者其他的目的,。

二,、因子分析與主成分分析的區(qū)別：

主成分分析是將原始數(shù)據(jù)中最主要的成分放大，體現(xiàn)出來,。而因子分析是尋找一個(gè)新的隱藏因子,，他能包含或包括原本數(shù)據(jù)中的一個(gè)或幾個(gè)，而并不是其中主要成分的放大,。

三,、因子分析在SPSS中的實(shí)例操作與分析

1.準(zhǔn)備案例數(shù)據(jù)

我們搜集了一份問卷數(shù)據(jù),，該問卷設(shè)計(jì)了調(diào)查自我效能的相關(guān)題項(xiàng)43題，這里并沒有預(yù)先的維度劃分,，就需要進(jìn)行探索因子分析,，找出中43個(gè)題項(xiàng)的維度劃分。

（圖1）

2.SPSS中的操作步驟

①點(diǎn)擊“分析”-“降維”-“因子分析”,，在彈出的“因子分析”對話框中,，將需要進(jìn)行劃分的43題項(xiàng)全部選入右側(cè)“變量”框中。

（圖2）

（圖3）

②進(jìn)行因子分析的參數(shù)設(shè)置,，先點(diǎn)擊右側(cè)“描述”,，勾選下面的“KMO和巴特利特球形度檢驗(yàn)”。這個(gè)是一前提檢驗(yàn),，檢驗(yàn)這些數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析,。

（圖4）

③再點(diǎn)擊右側(cè)的“旋轉(zhuǎn)”按鈕設(shè)置，在“方法”一欄里勾選“最大方差法”,。

（圖5）

④最后點(diǎn)擊右側(cè)“選項(xiàng)”按鈕設(shè)置,，在系數(shù)顯著欄里，勾選“按大小排序”和“排除小系數(shù)”,，并將系數(shù)設(shè)置為0.5,。這里的意思就是只顯示載荷大于0.5的，小于0.5的為排除項(xiàng),，不顯示,。

（圖6）

⑤點(diǎn)擊下面“確定”進(jìn)行計(jì)算，得到結(jié)果,。

（圖7）

由上圖表可以看出：KMO=0.937,，大于0.7，說明這些數(shù)據(jù)十分適合做因子分析,。

（圖8）

由總方差的解釋這張表可以看出,，基于特征值大于1時(shí)候的累積%為69.693%，大于60%,，說明當(dāng)前探索出來的8個(gè)維度,，能夠較好代表這整個(gè)數(shù)據(jù)。

（圖9）

    最后通過旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣表來看具體劃分,，橫向看,，22和30不屬于任何維度，那么就屬于無效題項(xiàng),，應(yīng)當(dāng)刪除,，縱向看,，維度8下面只有31題一題,，那么這樣的題項(xiàng)和維度也屬于無效,，當(dāng)刪除。因此,，最后的維護(hù)劃分就為刪除22,30,31以后剩下的7個(gè)維度,。這里如果還出現(xiàn)一種情況，就是同一題項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)在2個(gè)或2個(gè)以上的維度時(shí)候,，也屬于無效,，應(yīng)該刪除。

    以上就是對問卷進(jìn)行探索因子分析或降維的操作和結(jié)果分析,，當(dāng)然在進(jìn)行因子分析之前,，我們其實(shí)還需要進(jìn)行項(xiàng)目分析，來檢驗(yàn)這些題項(xiàng)內(nèi)部的區(qū)分性,。而做完因子分析后,，也不是就完了，還要進(jìn)一步進(jìn)行信度和效度的檢驗(yàn),。