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    11效度分析与因子分析课件.ppt

    • 文档编号:2574679       资源大小:803.50KB        全文页数:21页
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    11效度分析与因子分析课件.ppt

    1、效度分析与因子分析第第11章章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:P1293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。信度和效度是研究活动和结果具有科学价值和意义的保证

    2、。?信度:数据可信、一致、稳定信度: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。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。随机误差影响信度。?效度:数据有效、有用效度: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。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。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系统误差影响效度,即测量了与研究目的无关的变量

    3、所引起的误差。的误差。?4信度与效度的关系效度效度效度效度+ +信度信度效度效度信度信度+ +效度效度- -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降维分析降维分析 Factor7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Variables8因子分析描述选项初始解初始解相关系数矩阵相关系数矩阵9

    4、因子分析萃取/提取显示显示相关系数矩阵相关系数矩阵非旋转因子解非旋转因子解碎石图碎石图特征值特征值10因子分析转轴方差最大正交旋转法方差最大正交旋转法旋转解旋转解11因子分析分数?Score 分数项默认12因子分析选项删除含有缺失值的个案删除含有缺失值的个案系数显示格式系数显示格式系统按数值大小排列系统按数值大小排列不显示绝对值小于不显示绝对值小于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 TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of SamplingAdequacy.B

    5、artletts Test ofSphericityApprox. Chi-SquaredfSig.601246.96291.00014Communalities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

    6、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Initial1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000Extraction.712.720.707.733.625.662.601.797.7161.0001.0001.0001.000.802.832.634.6291.00015.534Extraction Method: Principal Component Analysis.因子分析输出未转轴整体解释变异量Total Variance ExplainedInitial Eigenvalues% ofCu

    7、mulativeTotalVariance%3.57925.56325.5632.28916.34841.9111.48710.62552.5361.3329.51362.0491.0187.26969.318.8005.71475.032.7095.06380.095.6554.67584.770.5443.88588.655.4243.02991.684.3842.74094.424.3422.44396.867.2791.99098.857.1601.143100.000Extraction Sums of Squared Loadings% ofCumulativeTotalVaria

    8、nce%3.57925.56325.5632.28916.34841.9111.48710.62552.5361.3329.51362.0491.0187.26969.318Rotation Sums of Squared Loadings% ofCumulativeTotalVariance%2.46117.57717.5772.28116.29633.8731.90013.56847.4411.56111.15158.5911.50210.72769.318Component123456789101112131416Extraction Method: Principal Componen

    9、t Analysis.因子分析输出碎石图eulavnegiEScree Plot432101234567891011121314Component Number17Component Matrixa1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

    10、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 2Component3 4-.171 5.681.658.654.590.521.516.512 .149-.216.140.337.435-.305-.421-.315 .237.294 .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 .235.439.6

    11、94.206-.157-.221.316-.239Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 5 components ex tracted.18.577aRot ated Component Matrix1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

    12、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-.187Component3 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 .479.169.123.82

    13、7Ex traction Method: Principal Component Analysis. 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Component Transform ation MatrixComponent123451.699-.056.442-.550.0982-.266.905.231-.239.0253.490.312-.553.040-.5964.382.262-.303.350.7555.233.114.595.718-.25220Extraction 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


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