统计211

标题: 当因子分析的结果无法解释时？ [打印本页]

作者: fengxue6281 时间: 2010-5-13 18:00
标题: 当因子分析的结果无法解释时？
因子分析的目的，是从n多变量中提取相互独立的降维变量，考察量表的内在结构，但是在对因子进行旋转之后，仍然发现不能解释，是不是可以反推认为量表的效度较差呢？

因子旋转后结果如下：
因子贡献率                变量                                  现实意义
因子1 14.923% 工作任务、工作效率、纪律性、工作质量             任务绩效
因子2 13.924% 主动性、责任感、专业技能                         解决问题
因子3 11.474% 维护公司利益、爱岗敬业、诚实守信             职业品格
因子4 9.451% 创新能力、理解能力                                  潜在素质
因子5 8.368% 廉洁奉公                                              职业品格
因子6 8.191% 企业文化活动                                  周边绩效
因子7 7.918% 处理问题                                              解决问题
因子8 6.917% 计划能力                                              工作技能
因子9 4.498% 团队精神                                              周边绩效

那么，下面这样的表述是否符合逻辑呢？
通过因素分析得到的9个因子是对考评量表19个评价变量提炼、浓缩而形成的相互独立的综合指标，这9个因子包含了85.6%的信息量，基本反映了量表的内在结构。进一步分析因子间的关系，因子7是因子2的等值因子，反映的都是解决问题维度，逻辑上应有非常强的关联性；因子3、因子5，反映的都是职业品格，变量廉洁奉公和变量维护公司利益应有极强的关联性；但因子又是相互独立的，因此量表的结构效度不符合逻辑，效度较差。

作者: 275932488 时间: 2010-11-1 20:02
可以从以下几个方面考虑吧：
1 因子提取的数量是否可以减少点？一般探索性因子分析累计贡献率大于70%就挺好的了。
2 不同的因子旋转的方法可以试一下，选择一个最符合研究目的与资料类型的因子旋转方法。
3 探索性因子分析只是一个初步的探索，最后结构效度还要用验证性因子分析进行。
4 最后还可以采用克朗巴赫阿发系数来对问题进行增减。
5 经过以上步骤还是不理想，考虑重新设计问卷。
个人意见，请大家多多指正！

作者: shouyi123 时间: 2010-11-15 22:36
因素分析可以根据自己的要求来设置因子提取的数目，另外不建议对成熟问卷做因素分析，要做就做验证性的

作者: shouyi123 时间: 2010-11-15 22:36
因素分析可以根据自己的要求来设置因子提取的数目，另外不建议对成熟问卷做因素

作者: qq99jj 时间: 2010-11-20 22:10
因子分析，在数据的设置上也会影响你的结果，而且贡献率太小的话，可以根据你的要求进行调整。

作者: nkygwang 时间: 2010-11-30 13:49
你可以通过限制析出的因子个数来试一下,同时也可以尝试其他的因子旋转方法,看是否可行?是否有实际意义,如果都不行,只能说明数据不太好,当然前提是预期析出的因子有着很好的理论依据.如果你的数据收集和质量都没有问题,那么恭喜你,你可以要创造一个新的理论了.

作者: 275932488 时间: 2010-11-30 15:03
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如果你的数据收集和质量都没有问题,那么恭喜你,你可以要创造一个新的理论了.

学习了。

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