探索性因素分析和二阶验证性因素分析析的区别

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探索性因素分析
Exploratory Factor Analysis
探索性因素分析 探索性因素分析(exploratory factor analysis) 是一种常用的多元数据分析方法,它..
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首先采用探索性因素分析(EFA)的因子分析方法,对通过大量文献阅读和实践探讨得出的测度学习,忘却学习与组织创新能力三个二阶因子的指标体系进行归纳、纯化,找出...
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explore factor analysis
3.3 资料分析方法 本研究首先进行探索性因素分析(Explore Factor Analysis)以检视研究变项的因素内涵，经由因素转 轴以检视各题项的归类。然后进行内部一致性系数的分析以检视量表信度。
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方法：开放式调查访谈，项目分析，探索性因素分析，信度效度检验。
Methods: open investigation interviews, item analysis, exploratory elements analysis and reliability and validity tests.
方法：用探索性因素分析和验证性因素分析分别考查MMAS在常模样本中因素建构效度。
Methods: Factor construct of the MMAS was examined by exploratory and confirmatory factor analyses in the standardization sample.
探索性因素分析结果表明，心理契约组织责任和员工责任均由现实责任和发展责任两个因素构成。
The results of exploratory factor analysis (EFA) at one-sample participants revealed that both staff's obligation and organization's obligation contains two factor dimensions.
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析与验证 性因子分析比较研究 11
一一■●-―一―●●■■●●一―●一―●-I 1-1一 杨 丹 现实生活中的事物是错综复杂的。在现实的数据中，我们经常遇到的是多
元的情况，而不仅仅是单一的自变量和单一的因变量。因此要用到多元的分
析方法，而因子分析就是其中一种非常重要的处理降维的方法。它是将具有
错综复杂关系的变量 或样品 综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子
之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类。它实际上就是
一种用来检验潜在结构是怎样影响观测变量的方法。因子分析主要有两种基 Factor
本形式：探索性因子分析 Exploratory Factor
构；而验证性因子分析 CFA 是用来检验已知的特定结构是否按照预期的方
式产生作用。两者之间是既有联系也有区别的，下面我们就从不同的方面进
行分析比较。 一、两种因子分析的相同之处 两种因子分析都是以普通因子模型为基础的。因子分析的基本思想是通
过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随
机变量去描述多个变量之间的相关关系，但在这里，这少数几个随机变量是不
可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的
变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低。 如图l所示，我们假定一个模型，它表明所有的观测变量 变量l到变量
5 是一部分受到潜在公共因子 因子l和因子2 影响，一部分受到潜在特殊
因子 El到E5 影响的。而每个因子和每个变量之间的相关程度是不一样
的，可能某给定因子对于某些变量的影响要比对其它变量的影响大一些。 我们可以把图1的因子模型表示成线性函数： FI+口
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