什么是探索性因子分析?释义 探索性因子分析结果

什么是探索性因子分析?释义 探索性因子分析结果

探索性因子分析法(Exploratory FactorAnalysis,EFA)是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。因而,EFA能够将将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。

案例:您设定了一张查询表关于用户满意对民航产业(联合航空公司,三角洲,汉莎航空公司)。您辨认30个项目描述和评估买的票的用户满意(即“空服员的休息室的检查便利”,“便利”, “环境”, “友善”, “履行的特别欲望”,“质量位子的食物在上”, “舒适”,“到来的特价优待例如飞行中电影”, “准确性”)。通过利用EFA您在您分析的过程之内可以使套30个项目降低到强调您的套项目的两三个中央因素。例如,你可以将购票的方便程度、登机检查的方便程度、候机室休憩环境、机上食品质量、座椅舒适程度、电影提供等特别服务视作潜在维度,它们是航空公司经营航空业务、提供航空服务最为重要的考量因素。此外,空服人员友好程度、特殊要求满足程度以及飞行的精确度,更似乎位于同一个流程维度。


这就是说,EFA法就是要精确找出这些变量之间的本质结构——在上述例子中,就是要找出“潜在因子”和“流程因子”。在此分析基础之上,管理人员就能够有针对性地开展市场活动,通过关注“潜在因子”或是“流程因子”,来提高旅客满意度。

探索性因--子分析法的起源、 历史

因子分析法是两种分析形式的统一体,即验证性分析和纯粹的探索性分析。 英国的心理学家CharlesSpearman在1904年的时候,提出单一化的智能因子(A Single IntellectualFactor)。随着试验的深入,大量个体样本被分析研究,Spearman的单一智能因子理论被证明是不充分的。同时,人们认识到有必要考虑多元因子。20世纪30年代,瑞典心理学家Thurstone打破了流行的单因理论假设,大胆提出了多元因子分析(MultipleFactor Analysis)理论。 Thurstone在他的《心智向量》(Vectors ofMind,1935)一书中,阐述了多元因子分析理论的数学和逻辑基础。

探索性因子分析法的计算、 公式

在运用EFA法的时候,可以借助统计软件(如SPSS或SAS)来进行数据分析。

探索性因子分析法的运用、 应用

探索性因子分析法的步骤、 流程

一个典型的EFA流程如下:

  1. 辨认、收集观测变量。
  2. 获得协方差矩阵(或Bravais-Pearson的相似系数矩阵)
  3. 验证将用于EFA的协方差矩阵(显著性水平、反协方差矩阵、Bartlett球型测验、反图像协方差矩阵、KMO测度)。
  4. 选择提取因子法(主成分分析法、主因子分析法)。
  5. 发现因素和因素装货。因素装货是相关系数在可变物(列在表里)和因素(专栏之间在表里)。
  6. 确定提取因子的个数(以Kaiser准则和Scree测试作为提取因子数目的准则)。
  7. 解释提取的因子(例如,在上述例子中即解释为“潜在因子”和“流程因子”)。

探索性因子分析法的优势、 优点

探索性因子分析法的局限、 缺点

探索性因子分析法的假定、 条件

参考书: Klaus Backhaus, Bernd Erichson, WulffPlinke - Multivariate Analysemethoden -

参考书: Joseph F Hair, Ronald L Tatham, Rolph E.Anderson, William Black - Multivariate Data Analysis? -

参考书: John C. Loehlin - Latent Variable Models-

  

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