Pytania otagowane jako factor-analysis

Analiza czynnikowa jest techniką ukrytej zmiennej ukrytej, która zastępuje zmienne korelujące mniejszą liczbą ciągłych zmiennych ukrytych zwanych czynnikami. Uważa się, że czynniki są odpowiedzialne za wzajemne korelacje. [Aby potwierdzić czynnikową analizę, proszę użyć znacznika „czynnik potwierdzający”. Również terminu „czynnik” analizy czynnikowej nie należy mylić z „czynnikiem” jako kategorycznym predyktorem regresji / ANOVA.]

3
Czy dopuszczalne jest ładowanie tylko dwóch (lub mniej) pozycji (zmiennych) przez czynnik w analizie czynnikowej?
Mam zestaw 20 zmiennych, które poddałem analizie czynnikowej w SPSS. Na potrzeby badań muszę opracować 6 czynników. SPSS wykazał, że 8 zmiennych (spośród 20) zostało załadowanych niską wagą lub zostało obciążonych jednakowo przez kilka czynników, więc je usunąłem. Pozostałe 12 zmiennych zostało załadowanych parami 2 w 6 czynnikach, co jest …
1
Jak zdefiniować macierz jako dodatnią?
Próbuję zaimplementować algorytm EM dla następującego modelu analizy czynnikowej; W.jot= μ + B ajot+ ejotdlaj = 1 , … , nWj=μ+Baj+ejforj=1,…,nW_j = \mu+B a_j+e_j \quad\text{for}\quad j=1,\ldots,n gdzie oznacza p-wymiarowy wektor losowej, J jest P-wymiarowy wektor zmiennych utajonych i B jest macierzą PxQ parametrów.W.jotWjW_jzajotaja_jbBB W wyniku innych założeń zastosowanych w modelu …
1
Jaki jest związek między miarami niezawodności skali (alfa Cronbacha itp.) A ładunkami składników / czynników?
Załóżmy, że mam zestaw danych z wynikami dla wielu elementów kwestionariusza, które teoretycznie składają się z mniejszej liczby skal, jak w badaniach psychologicznych. Wiem, że powszechnym podejściem jest tutaj sprawdzanie wiarygodności skal za pomocą alfa Cronbacha lub czegoś podobnego, a następnie agregowanie elementów w skalach w celu utworzenia wyników skali …
1
EFA wyraźnie wspiera jeden czynnik, środek jest wewnętrznie spójny, ale CFA ma słabe dopasowanie?
Badam właściwości psychometryczne 10-elementowej miary samoopisu. Mam około 400 przypadków w dwóch niezależnych próbach. Przedmioty są uzupełniane w 4-punktowej skali Likerta. EFA wyraźnie wspiera rozwiązanie jednoczynnikowe (np. Pierwsza wartość własna powyżej 6, wszystkie inne poniżej 1), a wartość alfa Cronbacha jest dobra (np. 0,90). Żaden element nie ma niskiej korelacji …
2
Zmienne skośne w PCA lub analizie czynnikowej
Chcę przeprowadzić analizę głównych składników (analizę czynnikową) w SPSS w oparciu o 22 zmienne. Jednak niektóre z moich zmiennych są bardzo wypaczone (skośność obliczona na podstawie zakresów SPSS od 2–80!). Oto moje pytania: Czy powinienem zachować zmienne skośne, czy mogę transformować zmienne podczas analizy głównych składników? Jeśli tak, jak interpretowałbym …
2
Analiza czynnikowa danych dynamicznych
Anonimowy czytelnik opublikował następujące pytanie na moim blogu . Kontekst: Czytelnik chciał przeprowadzić analizę czynnikową na skalach z kwestionariusza - ale dane pochodziły od sparowanych mężów i żon. Pytanie: Czy analizę czynnikową można uruchomić na danych dynamicznych? Jeśli tak to jak? Czy założenie dotyczące niezależności miałoby zastosowanie do analizy czynnikowej?
3
O zastosowaniu skośnego obrotu po PCA
Kilka pakietów statystycznych, takich jak SAS, SPSS i R, umożliwia wykonanie pewnego rodzaju rotacji czynników po PCA. Dlaczego rotacja jest konieczna po PCA? Dlaczego miałbyś stosować obrót skośny po PCA, skoro PCA ma na celu uzyskanie wymiarów ortogonalnych?
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.