编制心理量表的研究者,在编写题项、实施测试、收集数据后,接着就是做探索性因素分析。与验证性因素分析往往只报告一系列拟合指数相比,探索性因素分析应当考虑的情况更为复杂,需要报告的统计量更为繁多。不少量表编制类论文都会呈现Bartlett球形检验和KMO检验的结果,然而,有的作者可能并不了解这些统计分析的含义,亦不清楚为何要做这些检验,之所以呈现它们,是类似文献呈现它们,特别地,运行统计软件包的因素分析程序后,会输出这些内容。
实际上,Bartlett球形检验和KMO值,都是用来考察所编量表能否进行因素分析的,也就是所编量表的题项,能否形成一个或若干个因素。因素分析的基础是题项之间的相关。相关程度用相关系数表示,相关系数不仅有大小之分,而且有正负之别。如果一个心理属性有3个方面,每个方面就是一个维度,又称为因素。在编制心理量表的语境中,维度与因素是同义词。
假设编制12个题项来测量上述心理属性的3个方面,属于每个方面的题项均有4个。理想的测试结果是,属于各个方面的4个题项,两两相关系数较大,而它们与属于另外两个方面的8个题项,两两相关系数较小。应当注意的是,题项之间的相关系数,大小是关键,正负可灵活看待,因为相关系数的正负涉及题项的表述方式,并且,为了避免作答定势,通常需要在量表中包含反向计分的题项。
然而,在心理学研究中,并不一定总能出现预期的结果。例如,对于上述假设的量表来说,12个题项真的对应3个因素?特别地,原来设想的题项真的正好测量相应的方面?这需要进行考察。显然,可以把12个题项两两之间的相关系数用矩阵来表示,这就是相关矩阵。虽然通过观察相关矩阵大致可以看出题项之间的相关是否符合预期,但是,更便利、更有说服力的依据是统计检验,即考察相关矩阵的可成因素性(factorability)。
研究者通常采用Bartlett(1950)球形检验来考察量表的可成因素性,即估计矩阵中相关系数为0的概率。不过,这种检验很容易受到样本量的影响,从而,对于大样本来说,即使相关系数很小,检验结果都可能是显著的(Tabachnick & Fidell, 2001)。其实,只有当被试与变量的比<5:1时,进行Bartlett球形检验才是合适的。在被试与题项的比>5:1的研究中,研究者需要提供量表可成因素性的额外证据,比如,KMO值(Worthington & Whittaker, 2006)。
顺便提醒,当被试与变量的比<3:1时,Bartlett球形检验也是没有意义的,因为此时的样本量是不充分的(Thompson, 2004),不能进行探索性因素分析。
KMO全称是Kaiser-Meyer-Olkin,既可以评估样本的充分性,也可以评估矩阵的可成因素性。这个度量指标用相关的平方和(the sum of squared correlations)来解释净相关(partial correlations)的关系。因此,它能显示一个相关矩阵真的包含因素的程度,还是变量的小子集之间随机相关的程度。有关专家建议,对于好的因素分析来说,需要KMO≥.60(Tabachnick & Fidell, 2001)。
前面介绍过编制道德捍卫倾向量表的论文,研究者在研究1中,用190名有效被试对26题的数据进行探索性因素分析。此时,被试与题项的比=7.31:1,Bartlett球形检验已经不合适了,需要考察KMO值。该文的确只报告了KMO=0.91,说明取样是充分的,适合做因素分析,而没有报告Bartlett球形检验的结果(Sonnentag & Wadian, 2022)。
由此可见,做探索性因素分析,需要用Bartlett球形检验和KMO值考察量表的可成因素性,同时,必须注意Bartlett球形检验的适用条件,否则,当被试与题项的比>5:1时,还报告这种检验,就是没有意义的。
参考文献
Sonnentag, T. L., & Wadian, T. W. (2022). Moral rebels: Measuring indivduals’ tendency for principled resistance to morally compromising situations. Personality and Individual Differences. 184, 111210.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2001). Using Multivariate Statistics (4th ed.). New York: Harper & Row.
Thompson, B. (2004). Exploratory and Confirmatory Factor Analysis: Understanding Concepts and Applications. Washington, DC: American Psychological Association.
Worthington, R. L., & Whittaker, T. A. (2006). Scale development research: A content analysis and recommendations for best practices. The Counseling Psychologist, 34, 806-838.
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