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因素分析
鎖定
- 中文名
- 因素分析
- 外文名
- factor analysis
- 創始人
- 斯皮爾曼
- 創始時間
- 1904年
因素分析簡介
1.為一種多變項統計法.用來測量心理學家所假定的建構或個人內部的潛在特質.若使用好幾個測驗,但欲知事實上一共只測量到幾個共同因素,這時即可使用因素分析來了解這個問題。
2.因素分析 factor analysis 由斯皮爾曼(C.Spearman)於1904年所創始,在心理學領域中發展起來的一種多變量解析手段。他認為,某一現象比干預該現象的變數的數更少受潛在的因素所支配,如果在沒有外在標準的條件下,可以只根據觀測的數據探尋其因素。廣義地説,也可以包括主要成分分析和羣分析。從分解相關行列引出線性函數這一點看,因素分析很象主要成分分析,如果假定可以是一種誤差項的特殊因素的話,那麼相關行列的對角要素要小於1.0。有一種見解認為,圍繞這種推斷在數學方面的問題較多,使用主要成分分析的方法是無可非議的。在生物社會學、人體生理學、數量分類學、育種學諸領城中被採用。
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因素分析卡特爾理論
因素分析法的實際就是相關性概念。當兩件事物同時發生變化時,就被認為是相關的,説的確切些,是相互聯繫的。例如,高度和重量是相關的,因為當其中一個增加時,另一個也會增加。兩個變量同時變化的趨勢越強,那它們之間的相關性就越大。兩個變量之間關係的強度在數學上是用相關係數來表示的。相關係數可以在+1.00到-1.00的數值之間發生變化。相關係數為+1.00表示兩個變量完全正相關;説的確切些,當一個變量的測量值增加時,另一個變量的測量值也同樣增加,且後者的增加量與前者的增加量存在純線性關係。相關係數為-1.00表示兩個變量完全負相關;説的確切些,當一個變量的測量值增加時,另一個變量的測量值卻將減少,同樣,後者的減少量與前者的增加量存在純線性關係。相關係數為+0.80時表示兩個變量之間高度正相關,但並非完全相關。也就是説,兩個變量之間存在着一種爭相變化的趨勢,但其變化量不存在純線性的關係,是由一段二次函數或多次函數描述的。相關係數為-0.56時表示兩個變量之間存在着適度的反向關係,也可由一段二次或多次函數來描述。