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第 12 章　因素分析

第 12 章　因素分析.  本章的學習主題 . 1. 因素分析的主要概念及目的 2. 主成份分析與一般因素分析之差異 3. 因素分析轉軸的概念 4. 決定因素萃取的個數 5. 如何對因素作命名 6. 因素得點的作用及計算. 12.1 因素分析的概念. 因素分析 ( factor analysis ) 屬於多變量分析方法中相依分析方法 ( analysis of interdependence ) 的其中一種技術。 目的是將彼此相關的變數，轉化成為少數有概念化意義的因素。. 12.2 因素分析的目的. 　因素分析的兩個主要目的：

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第 12 章　因素分析

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Presentation Transcript

  1. 第12章　因素分析  本章的學習主題  1. 因素分析的主要概念及目的 2. 主成份分析與一般因素分析之差異 3. 因素分析轉軸的概念 4. 決定因素萃取的個數 5. 如何對因素作命名 6. 因素得點的作用及計算 企業研究方法 第 12 章

  2. 12.1 因素分析的概念 因素分析( factor analysis )屬於多變量分析方法中相依分析方法 ( analysis of interdependence ) 的其中一種技術。 目的是將彼此相關的變數，轉化成為少數有概念化意義的因素。 企業研究方法 第 12 章

  3. 12.2 因素分析的目的 　因素分析的兩個主要目的： －減少變數 (data reduction) －歸納變數 (summarization) 企業研究方法 第 12 章

  4. f1 f2 x1 x2 x3 x4 ε1 ε3 ε4 ε2 12.3 因素分析的理論架構 因素分析理論假定個體在變數上之得點，係由二個部分組成，一個是各變數共有的成分，即共同因素(common factor; f i)，另一個是各變數所獨有的成分，即獨特因素(unique factor; i)。 圖 12-1 因素分析路徑圖 企業研究方法 第 12 章

  5. 12.4 進行因素分析前資料的檢視 1. 檢視資料的相關係數矩陣，相關係數須顯著的大於0.3 2. Bartlett的球型檢定(Bartlett test of sphericity)，此種 統計檢定主要是用來檢定變數間的相關係數是否顯著 3. 凱莎(kaiser)的MSA(measure of sampling adequacy) 判斷準則，其值介於0到1之間，MSA＜0.5，表示資料不 適合做因素分析。 企業研究方法 第 12 章

  6. 12.5 因素分析的使用 一、確立分析的目標 二、設計因素分析 三個基本原則： 1. 計算投入的資料 ( 相關矩陣 ) 來尋求特定的合 群 ( grouping )目標。 2. 由變數個數、測量特性及可容忍的型態之觀點 來設計該研究。 3. 樣本大小不得少於50個，一般原則是要求該數 目至少要有變數個數的5倍，最適者為一比十 的比例。 企業研究方法 第 12 章

  7. 12.5 因素分析的使用 三、導出因素並評估整體的適合度 1. 萃取因素的方法：主要有一般因素分析法與主 成份分析法兩種，選擇何種則視研究者的目標 而定。 2. 因素個數的選擇：在選擇因素的個數上，主要 是以尋求該因素的特徵值(eigenvalue)大於1作 為取決的標準，只有在因素特徵值大於1的情況 下才選擇使用。 企業研究方法 第 12 章

  8. 12.5 因素分析的使用 四、因素的解釋 －直交轉軸法（orthogonal rotation） ＊最大變異法（varimax） ＊四方最大法（quartimax） －斜交轉軸法（oblique rotation） 企業研究方法 第 12 章

  9. 非垂直旋轉 未旋轉前的主軸 II +1.0 垂直旋轉 • V4 • V3 • V1 • V2 -1.0 +1.0 未旋轉前的主軸 I • V5 • V6 • V8 • V7 • V9 -1.0 垂直旋轉 非垂直旋轉 12.5 因素分析的使用 圖 12-2 直交與斜交轉軸法 企業研究方法 第 12 章

  10. 12.5 因素分析的使用 五、選擇因素之標準 1. 因素之特徵值(eigenvalue)須大於1。 2. 最大變異數轉軸法(varimax)旋轉以後，取因素負荷量(factor loading)絕對值大於0.6者。 3. 兩因素負荷量差大於0.3者。 4. 共同性(communality)須大於0.5。 5. 分項對總項(item to total)相關係數大於0.5，且顯著者。 企業研究方法 第 12 章

  11. 12.5 因素分析的使用 表 12 - 1 解說總變異量 企業研究方法 第 12 章

  12. 表 12-2 轉軸後的成分矩陣 企業研究方法 第 12 章

  13. 5 4 □ 3 2 □ □ 1 □ □ □ □ □ □ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 12.5 因素分析的使用 特徵植 因素編號 圖 12-3 因素陡坡圖 企業研究方法 第 12 章

  14. 12.5 因素分析的使用 六、因素命名 以因素負荷值最大的作為優先命名，即因素負荷量最大的變數，其內容必須包含在該因素之內。 企業研究方法 第 12 章

  15. 12.5 因素分析的使用 七、因素分析結果的應用 基於應用因素分析的目的，若研究者的目標只是要想要取得變數間所具有的隠含結構，以瞭解這些變數間的關係，則因素分析可能已滿足其研究所需。但若其目的是要從很多研究變數中萃取出適當的因素，以進行其他統計分析。 企業研究方法 第 12 章

  16. 12.5 因素分析的使用 1. 代理變數(surrogate variable)： 在直交轉軸法下，檢視因素負荷矩陣，從中挑選出因素 負荷量最高的變數，做為該特定因素的代理變數。 2. 合成指標(summated scales)： 產生合成指標或合成變數取代原始變數 3. 因素得點(factor scores)： 針對每一筆資料，可以估算其個別因素之得點分數，因 素得點之計算係透過因素權重所形成的迴歸式來完成， 所計算出來的因素得點是經過標準化而成。 企業研究方法 第 12 章

  17. 表 12 – 3 因素權重 企業研究方法 第 12 章

  18. 12.6 因素之信度分析 內部一致性之衡量，可由 Cronbach’s coefficient alpha 來判定，該α值的算法為： 式中 　　　K：變數之數目 σi2：變數之變異數 σij：變數與另一變數之共變數 分項對總項的相關係數，該值通常須大於0.5。 企業研究方法 第 12 章

  19. 12.6 因素之內部一致性分析 表 12 - 4 共變數矩陣（因素一） 斜對角線為各變數的變異數，而下半三角形內的值則是各變數 的共變異數。 若是各變數的共變異數很高，則上式中括號內的值趨近於1，在此情況下，α值便會很高，代表各變數之間的一致性很高，α值最少必須達到0.6的標準。 企業研究方法 第 12 章

  20. 12.6 因素之信度分析 另外一種表示信度值的方法是衡量分項對總項的相關係數 ( item-to-total correlations ） 其計算原理乃是建立一新變數，而此變數是由各變數加總而來稱為總和變數，然後計算各變數與此一總和變數的相關係數，以此作為另一種衡量內部一致性之用，該值通常須大於 0.5。 企業研究方法 第 12 章

  21. 表 12 - 5 組織社會資本之內部一致性及分項對總項相關係數 企業研究方法 第 12 章

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