效度分析与因子分析.pdf

叫I效度分析与因子分析2021/10/101II效度分析I P124口效度即正确性效度是指量表的测量能力,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一 调查方法的选择是否得当即量表的测量最重要2021/10/102II效度分析I口效度的分类 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05时,较不适宜进行因子分析。SPSS操作步骤：P1292021/10/103 P132信度与效度的关系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。2021/10/104|II信度与效度的关系2021/10/105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2021/10/106因子分析Analysis Dimension Reduction降维分析-Factormsform Analyze Direct Marketing Graphs Utilities Add-ons Window HelpDataSet11 PASW Stat i s t i cs Data Edi tor因子分析操作步骤：P129I 在Factor Analysis下，将左侧所以量表题 选入右侧的Variables区粉带薪假期与孩子同出人 寒暑假与孩子同出游 一次出游孩子能接受 多孩子最喜欢的旅游交 含您与孩子同游时的主 孩子性即凶12性别对 家长性别q 13性别 家长年龄q 14年龄 粉受教育水平q15学历 职业q 16职业 期家庭人均月收入q17var00001Variables:磅您按照孩子的休假时人 令您根据孩子的需求制 磅您征求孩子的意见而 您会考虑与其他家长 吩您会刻意挑选食宿条 您的孩子喜欢把教科 粉您的孩子喜欢与同学 您的孩子喜欢将同学 皎您的孩子喜欢参与性 粉你的核彳豆加购至新丫Selection Variable:Value.Descriptives.Extraction.Rotation.Scores.Options.T|因子分析描述选项Factor Analysis:DescriptivesStatistics.厂 Univariate descriptives|V Initial solution 初始解CancelHelpCorrelation Matrix相关系数矩阵CoefficientsSignificance levelsDeterminantInverse Reproduced Anti-imageKMO and Bartletfs test of sphericity2021/10/109因子分析萃取/提取,Ill因子分析转轴2021/10/10,Ill因子分析分数 Score分数项默认2021/10/1012,Ill因子分析选项Factor Analysis:OptionsMissing Values(Exclude cases listwise删除含有缺失值的个案Exclude cases pairwiseReplace with meanCoefficient Display Format 系数显示格式(Sorted by size系统按数值大小排列Suppress absolute values less than:Help.102021/10/1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因子分析-输出-KM。结构效度COand Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.Bartletfs Test of Approx.Chi-SquareSphericity jfSiq.Cjoi)246.96291.0 0 02021/10/1014因子分析 输出一一共同性GimmunalitiesInitialExtraction孩子喜欢旅游1.0 0 0.712您按照孩子的休假时 间安排旅游时间1.0 0 0.720您根据孩子的需求制 定或选择旅游线路1.0 0 0.70 7您征求孩子的意见而 后选择旅游地1.0 0 0.733您会考虑与其他家长/家庭结伴带着孩子 们旅游1.0 0 0.625您会刻意挑选食宿条 件更好的宾馆1.0 0 0.662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1.0 0 0.60 1您的孩子喜欢与同学、好友一起参加旅游1.0 0 0.797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1.0 0 0.716您的孩子喜欢参与性、娱乐性强的旅游项 目1.0 0 0.80 2您的孩子喜欢购买新 奇物品或纪念品1.0 0 0.832您孩子的情绪会被食 宿的好坏影响1.0 0 0.634超、与孩j 超m游时 的最终花费会比预期 花费高1.0 0 0.629您的孩子在您家庭出 游决策中的影响作用 总体很大1.0 0 0.534Extraction Method:Principal Component Analysis.2021/10/10因子分析输出 整体解释变异量未转轴btal Variance ExplainComponentInitial Eigenvalues（traction Sums of Squared Loadinglotation Sums of Squared LoadingsTotal%of VarianceCumulative%Total%of VarianceCumulative%Total%of VarianceCumulative%13.57925.56325.5633.57925.56325.5632.46117.57717.57722.28916.34841.9112.28916.34841.9112.28116.29633.87331.48710.62552.5361.48710.62552.5361.90 013.56847.44141.3329.51362.0 491.3329.5131.56111.15158.59151.0 187.26969.3181.0 187.269（J9.318）1.50 210.72769.3186.80 05.71475.0 327.70 95.0 6380.0 958,6554.67584.7709,5443.88588.65510,4243.0 2991.68411,3842.74094.42412,3422.44396.86713,2791.99098.85714.1601.14310 0.0 0 0Extraction Method:Principal Component Analysis.,Ill因子分析输出一一碎石图(Scree PlotComponent Number2021/10/1017Component Matrix aIlllllllllllComponent12345Uli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.70 4-.171书上曾提到过的地方 作为旅游目的地.681.149.140-.30 5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.658-.216.337-.421.162因子分析们、好友曾去过的景 点作为旅游目的地.654.435-.315您征求孩子的意见而.590.521-.489-.326-.333-.450轴出后选择旅游地 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.189.354木技物内J大臼斗.516.490-.339.237.20 7您会考虑与其他家长/家庭结伴带着孩子 们旅游.512-.332.294.40 2芯与孩J 超出访时 的最终花费会比预期 花费高.764-.182您孩子的情绪会被食 宿的好坏影响-.332.682.151-.191您会刻意挑选食宿条 件更好的宾馆-.321.681.195.235您的孩子喜欢购买新 奇物品或纪念品.214.299.692.439-.157您的孩子喜欢参与性、娱乐性强的旅游项 目.413.310.694-.221孩子喜欢旅游.424.316-.239,20 6.5772U21/1U/1UExtraction Method:Principal Component Analysis.a.5 components extracted.因子分析-输出-转轴后因子矩阵2021/10/10Rotated Component Matrix aComponent12345他宽该f言欢与!可学、聒一力喻.869-.187瞬核子喜欢将同学.824.182们、好友疆 点作为蹴目白她缴强子喜对嗷科 书上曾懈蚓的地方 作为旅萨目的也.70 2.265.183您的孩子例嫁庭出 游嫌同辑蒯乍用 AA1 1 Z1-*.585-.180.372.131雌子的耨会被食 宿的好够响.786您与孩子一起出海寸 的最终礴会t苗聊,762.198您薇尉选皤条 件画用嗝宣-.179.741-.190.191您征温如田匾见而 后蜻艰旃地.153-.10 7.816.172您柳敲子的需翻.139.816.10 5徐f昌欢加游.117.10 2.825/蛔,骸邦K木网寸 1,频旅施胴.176.479.668朦长/莪维健着孩子 许特.224-.513.536.152鳏核子喜欢B斤 翔魏南.181.264.851统蜗喜欢参与性、娱乐的圄畸锄-.272.169.123.827目Extraction Method:Principal Component Analysis.Rotation Method:Vari max with Kaiser Normalization.a.Rotation converged in 5 iterations.因子分析输出因子转换矩阵mponent Transformation MatriComponent12345A.699-.266.490.382.2332-.0 56.90 5.312.262.1143.442.231-.553-.30 3.5954-.550-.239.0 40.350.718巳_.0 98.0 25-.596.755-.252Extraction Method:Principal Component Analysis.Rotation Method:Varimax with Kaiser Normalization.,Ill命名I对输出的因子命名不能命名者需调整，如剔除个别变量2021/10/1021