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探索性因子分析与验证性因子分析--应用篇 探索性因子分析(EFA)与验证性因子分析(CFA)--应用篇原创 CHUICHUI统计君 CHUICHUI统计君 6天前来自专辑 SPSS软件分析这个主题一直是学生很关心的问题，一来是因为因子分析几乎是所有使用统计分析撰写论文的标配，二来是因子分析分析方法本身就有些难度，因此好多学生分不清哪是哪，经常卡在这个地方。我将两种因子分析的比较内容分成两篇文章，第一篇从实际应用的角度出发，着重强调使用操作上，以及那些看得见的，直观的差别上。第二篇我会从理论上出发，对一篇的内容进行补充。同学们再读懂了第一篇之后，第二篇理解起来也会容易些，即使不是100%全部理解，也能做到心理大致有数，不会完全蒙圈了。概要因子分析是基于相关关系对众多数据进行降维（即简化）的数据处理方法，目的在于挖掘出众多数据后的某种结构。因子分析可分为：探索性因子分析和验证性因子分析。探索性因子分析的英文缩.. 공감수 2 댓글수 0 2020. 7. 2.
探索性因子分析与验证性因子分析--理论篇 比较探索性因子分析(EFA)与验证性因子分析(CFA)的--理论篇原创 CHUICHUI统计君 CHUICHUI统计君今天来自专辑 SPSS软件分析上一篇我们从实用性的角度对两种因子分析做了比较，这一篇稍微补充一些理论知识，帮助大家更深刻的理解两种因子分析方法。探索性(EFA)和验证性(CFA)因子分析，二者都用于检验结构效度，如果对因子结构有事先的假设和理论基础，通常采用CFA；如果没有事先的假设，纯粹依据数据来分析结果，则采用EFA。 1. 用途探索性因子分析（EFA）：寻求基本结构，解决多元统计分析的变量间强相关问题；数据化简；发展测量量表验证性因子分析（CFA）：验证量表的维度或面向性，决定最有效因子结构；验证因子的阶层关系；评估量表的信度和效度我们举例说明：假设现在要设计一份量表型的调查问卷，根据调研文献和前期访谈，总共设计3个潜在变量，然后为每个.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 7. 2.
验证性因子分析(CFA)区分效度的计算方法 概要使用结构方程式检验写论文的时候，在验证性因子分析阶段，需要检验模型的效度。效度又分为聚敛效度和区分效度，上文我们先讲解了聚敛效度的检验方法，这周轮到区分效度。区分效度(discriminant valididy)：又称区别效度，常指与测量不同特质的工具呈低相关，亦指测量同一潜在特质的各维度间应呈低相关或有显著的差异。换个说法就是，测量某个维度的项目不应该在另外一个维度上有高负荷，或者说项目不应该具有跨负荷现象。翻译成人话就是，问卷里的某一变量，是不应该与其他变量有强的相关性的。相关性越强，则代表两个变量之间的重合度越高，两个变量越趋近于相同。因此，检验区分效度,是需要使用到平均提取方差值(average variance extracted, AVE)和变数间的相关系数。若变数的平均提取方差(AVE)值大于此变数和其他所有变数的相关系数的平方值，则认为区分效度检验成立。另.. 공감수 1 댓글수 0 2020. 3. 19.
验证性因子分析(CFA)聚敛效度的计算方法(附计算器) 基本原理使用结构方程式检验写论文的时候，在验证性因子分析阶段，需要检验模型的效度。效度又分为聚敛效度和区分效度，本文先讲解聚敛效度的检验方法，下一篇继续对区分效度做解说。聚敛效度(convergent validity)：不同方法是否可用来测同一构念。翻译过来就是说，问卷里不同的题目是否可以用来测量同一个内容(研究变量)。比如，使用5个题目来测量对某一APP的满意程度。这5道题，是不是真的可以用来检测满足度呢？会不会有哪一道题不适合，或者本次收集的数据不是很理想呢？为了解答这些疑问，我们需要检验聚敛效度。聚敛效度一般通过2个指标来检验：结构信度(construct reliability，CR)和平均提取方差值(average variance extracted, AVE)，都是统计学中检验结构变量内部一致性的统计量(Fornell, Larcker, 1981)。一般.. 공감수 0 댓글수 0 2020. 3. 12.
数据分析的常见问题合集之一 本文针对数据分析方面一些常见的问题，进行了归纳和解答。 * 如觉得本文信息有所帮助，请帮忙点击文中广告支持我们，非常感谢问题列表 Q1：自由度是什么？怎样确定？ Q2：X方检验中自由度问题 Q3：如何判定结果具有真实的显著性 Q4：什么是第一类错误和第二类错误 Q5：假设检验的内涵及基本步骤 Q6：所有的检验统计都是正态分布的吗？ Q7：卡方检验的结果，值是越大越好，还是越小越好？ Q8：回归分析和相关分析的联系和区别 Q1：自由度是什么？怎样确定？定义：构成样本统计量的独立的样本观测值的数目或自由变动的样本观测值的数目。用df表示。自由度的设定是出于这样一个理由：在总体平均数未知时，用样本平均数去计算离差（常用小s）会受到一个限制——要计算标准差（小s）就必须先知道样本平均数，而样本平均数和n都知道的情况下，数据的总和就是一个常数了。所以，“最后一个”样本数据就不可以变了，因为.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 12. 11.
理解 t 检验与 F 检验的区别 声明本文来自互联网, 内容有删减毕业季, 作者忙的不亦乐乎, 大病小病不断, 总算有时间来更新下~ T检验和F检验的由来一般而言, 为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率, 我们会利用统计学家所开发的一些统计方法, 进行统计检定。通过把所得到的统计检定值, 与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较, 我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现, 拒绝出现这样结果的机率很少, 亦即是说, 是在机会很少、很罕有的情况下才会拒绝, 那我们便可以有信心的说, 这不是巧合, 是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲, 就是能够拒绝虚无假设null hypothesis, H0)。 F值和t值就是这些统计检定值, 与它们相对应的概率分布, 就是F分布和t分布。统计显著性 sig 就是出现目.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 11. 25.
K-Means聚类分析 本文对K-Means聚类分析进行了详细的讲解，包括对理论的简略说明和详细的SPSS操作过程，以及部分参考文献供大家参考学习。目录1. 什么是聚类分析2. K-Means步骤3. 初始中心点怎么确定4. K值怎么确定5. 理论小结6. SPSS操作方法7. 参考论文下载 1. 什么是聚类分析只有数据，无明确答案，即训练集没有标注目标变量，由计算机自己找出规律，把有相似属性的样本放在一组，每个小组也称为簇或集团（cluster）。其实，最早的聚类分析是在考古分类、昆虫分类研究中发展起来的，目的是找到隐藏于数据中客观存在的“自然小类”，“自然小类”具有类内结构相似、类间结构差异显著的特点，通过刻画“自然小类”可以发现数据中的规律、揭示数据的内在结构。如何高效的使用聚类分析，主要体现在聚类变量的选择和对于聚类结果的解读。比如要对于现有的客户分群，那么就要根据最终分群的目的选择不同的变量.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 8. 28.
显著性(p)到底是什么? 现在写论文，使用统计分析的比例越来越高，α值、P值、假设检验这都是些啥？一个小案例带你了解的透透的。假设你是一所大学的院长，你收到一份相关报告显示你的学生每晚平均睡眠时间为6.80小时，而全国大学学生的平均睡眠时间为7.02小时。此时，学生会主席出于对学生健康的考虑，宣称这项研究的结果证明了减少家庭作业是必须的。另一方面，校长认为这项研究是无稽之谈：“在过去，我们能够每晚睡4个小时就很好了。” 但是，你必须决定这是否应该引起重视，这个问题就可以使用统计学的知识来解决。假设检验我们要讨论的第一个概念是假设检验(hypothesis testing)，这是一种使用数据评估理论的方法。“假设”是指研究人员在进行研究之前对情况的初始信念。这个初始信念被称为备择假设(alternative hypothesis)，而相反的被称为零假设(null hypothesis)（也叫原假设）。我们.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 7. 23.
SPSS数据分析：多重响应分析，问卷调查中多选题的分析方法 我们之前介绍过多重选择的分析方法，由于大家的疑问比较多，再另附一文，作为对上一期的一些补充。 SPSS统计软件中“多重响应”（Multiple Response）过程，即多项选择题处理过程，可用于对多项选择题的分析处理。一、多选题答案录入对问卷调查的多项选择题答案，我们在录入SPSS中时，会采取分选项录入的方式。如下图所示，图片是《大学生网络使用习惯问卷调查问卷》的部分内容，第6题是最常进行的网络活动多选题，被调查者可以根据自己的实际情况选择多个选项。可以将答案录入成以下形式，分成10个变量，每个变量代表第6题的一个选项，这10个变量都是二分变量，1代表选中，0代表没有选中。答案录入完以后，就需要对答题情况进行分析。二、多项选择题分析为了调查科技的进步对于人们上网习惯的影响，笔者制作了一份简单的《大学生网络使用习惯问卷调查问卷》，并用问卷星收集了100份有效问卷。问卷包括两部.. 공감수 1 댓글수 0 2019. 6. 24.
【转】玩转量表：量表设计与分析实战 推荐一篇对量表、信度和效度很详细的分析文章，通过实际应用案例帮助大家更清晰的理解这方面的专业知识。 * 本文转自人人都是京东设计中心JDC，内容有所修改。一、初识量表所谓量表，简单来说就是一种测量工具，通常由多个项目组成，形成一个综合的分数，旨在分析较难以直接方法测量的变量。例如：当研究人员打算描述个体的人格特点，但又无法直接进行测量时，就需要借助量表。提到量表，容易联想到心理学的各类量表，如测量心理健康、人格特点、临床诊等。研究人员通过量表了解个体的心理特征，如通过人格测量，预测个体的兴趣爱好、行事风格、在特性情境中的表现、可能存在的性格弱点等。例如：MBTI职业性格测试就是常见的人格评测量表，通过量表测试可以得出16类不同的性格特征，可以帮助人们认识自己，选择更更符合自己性格特点的职业。 1. 量表编制流程面对研究主题时，如果有现成可用的量表当然最理想的，因为编制一份正规量.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 5. 27.
【原】大学院“研究方法论”毕业考试解析(附真题) 适合对象：参加毕业考试的大学院生关键词：毕业考试，研究方法论，大学院难度系数：★★ 实用系数：★★★★★ 概要三月中旬，大学院考试的阶段，貌似不管什么专业都会考的科目非“研究方法论”莫属了。简单的回顾一下笔者本人的两次考试亲身经历(硕+博)，以及一些身边人的经验，总结了一些方法论考试的套路，希望能能够帮助大家在复习的时候有的放矢，最后提供一份近期某大学考试的试卷及答案，供大家参考。研究方法论的考试笔试居多，上机实际操作偶尔也有。大学院笔试的类型多为论述题，如果有选择和填空，那您教授可真是个大善人。一般设计的领域多为SPSS的基础分析方法，过于复杂的分析方法不适合作为考题。解析下面根据广大同学的经验，整理下出现概率比较多的考试内容：主要分析方法的计算公式，如果交叉分析的 chi-square 值，回归分析的 R方(R-square)给定分析结果表格，写出文字分析说明类.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 3. 17.
【技】如何画调节分析图表 适合对象：大学院生，有数据分析基础关键词：调节效果，相互作用，回归分析难度系数：★★★★★ 实用系数：★★★★★ 什么是调节效果调节效果，是指一个变数(A)对另外一个变数(B)的影响会根据其他变数(C)的不同而变化。只会有两种变化，一是影响力的大小变化，二是方向变化。wiki的解释是 moderation occurs when the relationship between two variables depends on a third variable。举例来说，对某产品的喜好程度越高，购买的意向也会越高。但是，如果不喜欢这个品牌的话，那么可能即使是中意的产品，最终可能也不会真的花钱去购买。这就是典型的调节效果，其中产品喜好就是独立变因，购买意向是从属变因，品牌喜好是调节变因。总结下就是，产品喜好对购买意向的影响会根据品牌喜好的不同而变化。具体来说，当品牌喜好度较高的.. 공감수 1 댓글수 0 2018. 12. 27.
【技】多项选择题的SPSS处理方法 导语多选题由于有多个选项，处理起来稍微复杂一些。这里介绍如何使用SPSS处理任意多选项的多选题。录入问题举例：2. 请问您工作时使用的数码产品有哪些？（多选）A 笔记本电脑 B 台式电脑 C 数码相机 D 数码摄像机 E 手机 F 平板电脑G 电纸书 H 其他这个题目一共有8个选项，而且可以选择任意多选项，因此更适合使用二分法来进行处理。数据录入的时候，题目有多少个选项，就要分成几个变量来录入，这里有8个选项，就要分成8个变量，再次分别设为Q2_1到Q2_8，变量录入如下。 ▲ 变量录入 ----------------------------------------------数据分析毕业论文的数据分析搞不定吗？联系我们吧~SPSS, AMOS软件的数据分析毕业论文，期末课题数据分析企业报表，数据化--------------------------------------.. 공감수 0 댓글수 0 2018. 11. 14.

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