AVVISO: Il gruppo di consulenza Idre statistica sarà la migrazione del sito web per il CMS WordPress nel mese di febbraio per facilitare la manutenzione e la creazione di nuovi contenuti. Alcune delle nostre pagine più vecchie verranno rimossi o archiviati in modo tale che essi non saranno più mantenuti. Cercheremo di mantenere i reindirizzamenti in modo che i vecchi URL continueranno a lavorare nel miglior modo possibile. Benvenuti al Istituto per la ricerca e l'istruzione digitale Aiuto Consulting Group Stat dando un regalo Stata Annotated uscita Analisi Factor Questa pagina mostra un esempio di analisi fattoriale con note che spiegano l'uscita. Faremo una iterata assi principali (opzione IPF) con SMC come comunalità iniziali di ritegno tre fattori (fattore di opzione (3)), seguita da varimax e rotazioni Promax. Questi dati sono stati raccolti su 1428 studenti universitari (dati completi sul 1365 osservazioni) e sono le risposte alle voci su un sondaggio. Useremo item13 attraverso item24 nella nostra analisi. un. Autovalori: un autovalore è la varianza del fattore. Nella soluzione iniziale fattore, il primo fattore rappresenterà la più varianza, la seconda rappresenterà il prossimo più alta quantità di varianza, e così via. Alcuni degli autovalori sono negativi perché la matrice non è di rango pieno, cioè, anche se ci sono 12 variabili la dimensionalità dello spazio fattore è molto meno Ci sono al massimo sette fattori possibile. b. Differenza: dà le differenze tra l'autovalore corrente e seguenti. c. Proporzione: Dà la percentuale di varianza spiegata dal fattore. d. Cumulative: Dà la percentuale cumulativa di varianza rappresentato da questo fattore, più tutti quelli precedenti. e. Fattore Carichi: I pesi fattoriali per questa soluzione ortogonale rappresentano sia come le variabili sono ponderati per ogni fattore, ma anche la correlazione tra le variabili e il fattore. f. Unicità: indica la proporzione della varianza comune del variabile non associata con i fattori. L'unicità è pari a 1 - comunanza. g. Ruotate Factor Carichi: I pesi fattoriali per la rotazione ortogonale varimax rappresentano sia come le variabili sono ponderati per ogni fattore, ma anche la correlazione tra le variabili e il fattore. Una rotazione Varimax tenta di massimizzare i carichi squadrati delle colonne. h. Unicità: valori Stesse in e. sopra perché è ancora una soluzione a tre fattori. I display opzione sbozzati unico fattore di carico superiore ad un valore specifico (ad esempio 0,3). io. Ruotate Factor Carichi: I pesi fattoriali per la rotazione obliqua promax rappresentano come l'ciascuna delle variabili sono ponderati per ogni fattore. Nota: queste non sono le correlazioni tra le variabili e fattori. La rotazione promax permette gli elementi da correlare nel tentativo di meglio struttura semplice approssimativa. io. Unicità: valori Stesse in e. e h. sopra perché è ancora una soluzione a tre fattori. Il comando comune estat è un comando postestimation che visualizza la correlazione tra i fattori di una rotazione obliqua. Il contenuto di questo sito web non deve essere interpretata come un'approvazione di un particolare sito web, il libro, o di un prodotto software dall'Università di California. Confirmatory Factor analisi di conferma analisi fattoriale (CFA) è una procedura statistica multivariata che viene utilizzata per verificare come bene le variabili misurate rappresentano il numero di costrutti. analisi di conferma fattore (CFA) e analisi fattoriale esplorativa (EFA) sono tecniche simili, ma in esplorativa analisi fattoriale (EFA), i dati vengono semplicemente esplorato e fornisce informazioni sui numeri di fattori necessari per rappresentare i dati. In analisi fattoriale esplorativa, tutte le variabili misurate sono legate ad ogni variabile latente. Ma a conferma analisi fattoriale (CFA), i ricercatori possono specificare il numero di fattori necessari nei dati e che ha misurato variabile è correlata alla quale variabile latente. analisi fattoriale confermativa (CFA) è uno strumento che viene utilizzato per confermare o rifiutare la teoria della misurazione. General Purpose - Procedura Definizione di costrutto individuale: In primo luogo, dobbiamo definire i singoli costrutti. La prima fase prevede la procedura che definisce costrutti teoricamente. Si tratta di un pre-test per valutare le voci costrutto, e un test di conferma del modello di misurazione che viene condotta utilizzando analisi di conferma fattore (CFA), ecc Sviluppare la teoria generale modello di misurazione: In conferma l'analisi fattoriale (CFA), dovremmo considerare la concetto di unidimensionalità tra varianza dell'errore costrutto ed entro costrutto varianza dell'errore. Almeno quattro costrutti e tre articoli per costrutti dovrebbero essere presenti nella ricerca. Progettare uno studio per produrre i risultati empirici: Il modello di misurazione deve essere specificato. Più comunemente, il valore di una stima di carico dovrebbe essere uno per costrutto. Sono disponibili due metodi per l'identificazione la prima è condizione di rango, e il secondo è condizione di ordine. Valutare il modello di misurazione validità: Valutare il modello di misurazione validità si verifica quando il modello di misurazione teorica viene confrontato con il modello di realtà, per vedere come i dati si adatta. Per controllare il modello di misurazione di validità, il numero dell'indicatore ci aiuta. Ad esempio, il fattore di carico variabile latente deve essere maggiore di 0,7. test chi-quadrato e altre bontà di statistiche in forma come RMR, GFI, NFI, RMSEA, SIC, BIC, ecc, sono alcuni indicatori chiave che aiutano a misurare la validità del modello. Domande a CFA risposte dalla mia 20 strumento domanda, sono i cinque fattori chiaramente costrutti identificabili come misurato dal 4 domande che essi sono composti da Do mie quattro domande del sondaggio misurare con precisione un fattore Le ipotesi di un CFA includono la normalità multivariata, un campione di dimensioni sufficienti (n GT200), il corretto una specificazione del modello a priori, ed i dati devono provenire da un campione casuale. Teoria: un insieme sistematico di relazioni causali che forniscono la spiegazione completa di un fenomeno. Modello: Un insieme di relazioni di dipendenza che possono essere utilizzati per verificare la teoria specificato. Analisi Percorso: Usato per verificare equazioni strutturali. Schema Percorso: mostra la rappresentazione grafica delle relazioni di causa ed effetto della teoria. variabile endogena: le variabili risultanti che sono una relazione causale. variabile esogena: Le variabili predittive. analisi di conferma: Utilizzato per verificare la relazione pre-specificato. alpha Cronbachs: Usato per misurare l'affidabilità di due o più costruire indicatori. Identificazione: Usato per verificare se vi sono un sufficiente numero di equazioni per risolvere il coefficiente sconosciuta. Identificazioni sono di tre tipi: (1) sotto-identificati, (2) precisa identificato, e (3) sopra-identificati. Bontà di adattamento: Il grado in cui la matrice di ingresso osservata è previsto dal modello stimato. variabili latenti: Le variabili che vengono dedotti, non direttamente osservate, da altre variabili che sono osservati. analisi di conferma fattore (CFA) e software statistico: Di solito, software statistico come Amos. LISREL, standard di qualità ambientale e SAS sono utilizzati per l'analisi fattoriale confermativa. In AMOS, percorsi visivi sono disegnati manualmente sulla finestra grafica e viene eseguita l'analisi. In LISREL, conferma l'analisi fattoriale può essere effettuata graficamente così come dal menu. In SAS, conferma analisi fattoriale può essere eseguita utilizzando i linguaggi di programmazione. Fare riferimento a questa pagina: Statistiche Solutions. (2013). Documento di conferma Factor Analysis WWW. Estratto da statisticssolutionsacademic-solutionsresourcesdirectory-di-statistico-analysesconfirmatory-factor-analisi
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