弱弱的问一下，探索性因子分析需要把同类问题放在一起还是打乱顺序？

谢谢！我是先做探索性因子分析，然后做验证性因子分析。

“打乱或者按照某种维度排列题项到底对最终的统计结果有什么影响还需要实践验证，不能主观判断的”。同意这个说法，因为这涉及到共同方法效应以及被试反应习惯等问题，具体请参阅郭庆科、龙立荣等人关于统计的文章。

实质上理论中的很多维度可以通过逻辑分析，案例研究，访谈等直接确定，数据只是验证和支持而已，不能只等着SPSS的因子分析来划分维度。

说的很有道理，我在设计问卷的时候心中其实早有了各个因子的初步设想，不是盲目设计的，经过100个样本的预测试，因子结构还是比较清晰的，现在正在做大规模的问卷调查，然后进行探索性因子分析。

kankan

罗胜强不建议打乱。

zhanghui123 发表于 2012-9-9 15:19
罗胜强不建议打乱。

我的问卷调查已完成，我在设计问卷的时候是随机顺序提问的，希望能得到更好的效果。

sunnysnowsz 发表于 2012-9-9 22:11
我的问卷调查已完成，我在设计问卷的时候是随机顺序提问的，希望能得到更好的效果。

向您请教一下，你提取因子的时候，采用了哪些标准，感觉这个很纠结啊。请多指导经验，谢谢！

zhanghui123 发表于 2012-9-9 22:14
向您请教一下，你提取因子的时候，采用了哪些标准，感觉这个很纠结啊。请多指导经验，谢谢！

我的标准如下，不一定正确，供你参考：首先需要对量表中的测量项目的相关关系进行检查，可以考察测量项目与其余项目加总项的相关系数，如果该系数小于0.4，该项目可以被删除。进行上述的数据处理后，就可以对量表的剩余项目进行探索性因子分析。关于测量项目的归属，通常认为测量项目在因子上的载荷绝对值最少应达到0.4，或者测量项目在某个因子上的载荷是在其它因子上载荷的两倍以上。为保证测量项目的单维化，对因子载荷绝对值小于0.4或在多个因子上均有较高载荷的项目予以删除，各个测量项目的共同度一般不小于0.5，否则也可以考虑予以剔除，并以因子载荷大于0.5的测量项目作为因子命名的依据，避免使用不太确定的、模棱两可的词语来命名因子。在因子分析过程中，可以反复交叉使用上述标准不断删除不合适的测量项目，直至得到了清晰的因子结构矩阵，同时测量项目的方差被解释的比例也较高为止。

sunnysnowsz 发表于 2012-9-9 22:29
我的标准如下，不一定正确，供你参考：首先需要对量表中的测量项目的相关关系进行检查，可以考察测量项目 ...

非常感谢您热心的回答！祝您研究顺利，成果丰硕！