Factor Analysis 理論模式 Z j 是第 j 個標準化分數 F i 是共同因素 U j 是 Z j 的唯一因素 a ij 是因素負荷量

步驟 1 計算變相之間相關矩陣或共變數矩陣 –KMO ( 抽樣適當性, KMO>0.5) –Bartlett’s test( 抽樣適當性, Bartlett 顯著 ) –Correlation Matrix 研究者可以從相關矩陣分布, 簡扼看出哪一些 題項之間關係較為密切

步驟 2 估計因素負荷量 – 決定方法 Principal component Unweighted least squares Generalized least square Maxium likelihood – 決定分析方式 Correlation matrix Covariance matrix

步驟 3 決定轉軸方式 –None –Varimax –Quartimax –Equamax 決定因子數目 –Unrotated factor solution –Screet Plot –Eigenvalue over>1 –Number of factors

步驟 4 決定因素原則 – 選取較少的題項, 獲得最大的解釋 Factor Loading % of variance Eigenvalue Cumulative % – 給予相關性高的題項一個適當名稱

結果

變項 F1 因素 F2 因素共同性 (h) (communality) 唯一因素 X1a11a121-h1 X2a21a221-h2 X3a31a321-h3 特徵值 解釋量 依序選擇最重要的 F i 下一張投影片

>0.5

變項 F1 因素 F2 因素共同性 (h) (communality) 唯一因素 X1a11a121-h1 X2a21a221-h2 X3a31a321-h3 特徵值 解釋量 下一張投影片藍色字體

特徵值 共同性 除 22

特徵值計算方式 ….

Rotated Component Matrix Component 12345A E A E E-02A E E-02A E A E E E-02A E A E-02A A A E A E A E A A E E A E-02A E A E A E A E E E-02A E E A E E-02A E E Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 8 iterations.