2019年心理咨询师考试心理测量学复习题7

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七、测验研究中的数据分析

重要概念

1. 因子荷重

以变量(题目)为因变量以各抽取因子为自变量进行回归分析，每个系数即为loading

2. 公因子方差h2

hi2=ai12+ai22+…+aim2，为因子载荷矩阵中第i行元素的平方和，称为共同度。

公因子的方差的意义在于说明当由原始变量空间转化为因子空间后，保留原来各变量的信息有多少，当hi2越接近1时，说明空间转化性质越好。

思考题：

(1)

因素分析的步骤

1. 因素分析的一般哪些步骤?

第1步：数据适合性检验与抽取因子数目的确定

(1) 数据适合性检验

(2) 确定抽取因子的数目

第二步：因子数目确定后，获得清晰地的结构，同时确定哪些项目删除

(2) 确定哪些项目删除

(3) 因子旋转：以获得更清晰地结构

2. 因素分析中如何确定因子的个数?

(1) 潜根值(Eigenvalalue)准则，即潜根值大于1。

(2) 碎石图(Scree test)准则，取曲线开始转折前的因子个数。

(3) 有些情况下，分析人员事先确定因子的个数(number of factors)。这种做法适合检验因子的理论或重复某些工作。总之，采取最容易解释且最简单的因子结构为好。

3. 如何运用因素分析的结果进行项目分析(删除项目)?

确定抽取因子的数目

进行因子旋转(正交旋转法或者斜交旋转)

a) 在所有因子因子荷重(lodging)均小于0.3的项目;

b) 两个因子上因子荷重(lodging) 差不多大小

c) 根据实际需要，从大到小排列，删除后面不需要的

4. 因子旋转的目的是什么?一般采用哪种旋转方法?

因子旋转的目的：以获得更清晰地结构

一般采用一般选Varimax(正交旋转法)，为更容易解释，也会使用斜交旋转法

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