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若拟合不佳,可修正模型
热度 1 李宏翰 2022-3-19 23:56
研究者做结构方程模型时,结果可能表明拟合得很好,也可能显示拟合得不好。如果模型对数据拟合得不好,研究者通常会修正模型,随后,重新检验模型( MacCallum, Roznowski, Necowitz, 1992 )。从考察模型拟合不佳的原因角度来说,修正模型再行检验,不仅是必要的,而且是重要的。 不过,这种自然的作法,却 ...
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拟合指数多,应知其作用
热度 1 李宏翰 2022-3-18 23:57
只要阅读一篇应用结构方程模型的论文,就会看到文中呈现的一系列拟合指数,它们都用符号表示,其中, χ 2 总是排在第一。不过,有的研究者可能只是例行公事地给出这些拟合指数,并不理解对应的含义,亦不确切知道它们的作用,因此,流于模仿其他文献,列上拟合指数,按照有关资料提到的标准,接着描述 “这 ...
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都是做验证,情形或不同
李宏翰 2022-3-17 23:56
目前,在编制量表时,研究者一般都是先用探索性因素分析初步确定因素结构,接着用验证性因素分析对相应的因素结构进行检验。验证性因素分析可由结构方程模型来实现。不过,结构方程模型较为复杂,也很费解。特别地,用结构方程模型做验证性因素分析时,也存在不同情形,研究者需要对此有所了解,才能更好地开展研究工作。 ...
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要删除题项,得综合考虑
热度 1 李宏翰 2022-3-15 23:57
在探索性因素分析的过程中,论及因素的保留与删除,主要是保留的问题;论及题项的保留与删除,则主要是删除的问题。由于因素是题项构成的,所以,保留因素与删除题项存在密切关系,虽然,二者的侧重点不同,依据的标准也不同。特别地,并非要先确定删除哪些题项,保留哪些因素才是应当优先考虑的。或者说,删除题项,需要 ...
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因素要保留,应符合标准
热度 1 李宏翰 2022-3-14 23:57
因素分析会产生大量的统计量,有人可能认为这是一种客观性很强的技术。其实,因素分析是客观性与主观性相结合的技术,需要研究者依据客观指标进行主观判断和选择。其中,要保留哪些因素或几个因素,是核心问题。此时,判断和选择的标准是关键性的。 目前,研究者可以采用多种标准来确定一组题项的因素个数。广为人知的 ...
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正交或斜交,依据很重要
热度 1 李宏翰 2022-3-13 23:57
在心理学研究中,特别是在因素分析的语境中,因素( factor )和维度( dimension )是同义词,一个因素就是一个维度。维度通常用轴( axis )表示,例如,平面直角坐标系的 x 轴和 y 轴,是两个维度,并且是垂直的两个维度;空间直角坐标系的 x 轴、 y 轴和 z 轴,是 3 个维度,并且是两两垂直的 3 ...
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提取因素法,其实颇多样
热度 2 李宏翰 2022-3-12 23:56
探索性因素分析的核心是提取因素,也就是求解因素载荷矩阵,亦即得到题项与因素之间的关系矩阵。由于视角不同,目前有多种提取因素的方法。例如,在一些统计软件包中,提取因素的方法包括主成分法、不加权最小二乘法、广义最小二乘法、最大似然法、主轴因素法、 α 因素法、图像因素法。有的文献把这些抽取因素的方 ...
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能否成因素,需统计检验
热度 1 李宏翰 2022-3-11 23:57
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 ...
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代表性难说,样本量易讲
李宏翰 2022-3-10 23:57
当前,编制心理量表的主流取向需要进行因素分析——先做探索性因素分析,再做验证性因素分析。由于已有统计软件可以方便地做因素分析,因此,有些研究者不愿系统学习有关原理,只想通过参考有关文献而简单操作并得到结果。其实,因素分析是非常复杂的研究技术,即使无意系统学习有关原理,也得了解一些基本常识,否则,很 ...
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要编制量表,用因素分析
热度 1 李宏翰 2022-3-9 23:58
心理学研究与实践中所用的量表,是测量人类心理属性的。人类的心理属性多种多样,因此,需要编制多种多样的心理量表。历史地看,编制心理量表有不同的取向,例如,逻辑取向、理论取向、实证取向( Friedenberg, 1995 )。 采用逻辑取向时,量表编制者凭借自己的判断,确定或编制那些明显与测量特征有关的题项。采用理 ...
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