探索性因子分析：一个题项在两个因子负荷量

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理论解释是三维模型，我就分成3个因子，跑出来数据不是很好。

一、主要的问题
将问卷整体进行因素分析的时候，还是采用的常规主成分分析的最大变异分析法，遇到一个最棘手的问题，很多题项都能归属于一个明确的主因素。可是在另一个因素负荷量上却超过了0.40或0.45，不得不剔除一些题项，一个个剔除，结果要剔除很多题项。33道题可能只剩10来题了，感觉很可惜。


二、尝试的解决方案
我试验过这样一些方法：
1、因子之间相关度不高，不适合斜交转轴法；
2、四次方最大值法；
3、相等最大值法；
4、分层面个别进行因素分析，再合并，分层面的个别因素分析数据都很好，合并到一起就不太好了；
好像都没什么用，退而求其次的一些方法。
后来改成了转轴分析法，可是一个个剔除后，还是一个题目在两个因素负荷都超过了0.45，有一个是0.46，这样勉强可以吗？？？会不会遭到专家质疑？

三、可能可以的办法
我又看了几本书，感觉可能可以避免剔除这么多题项，可鞥有两个办法：
1、分层面进行个别因素分析，就结束了，不合并做总体的，但可能会遭到质疑；
2、层面题项加总分析法，只做奇数和偶数层面的题项加总，进行因子分析；
3、要么降成2个因子，就是感觉理论不好解释，也太可惜了。

是不是因为我的样本太少，280个，还是别的原因，请求大神们解释帮助！

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关键词：探索性因子分析 因子负荷 因子分析 负荷量 探索性 董方卓 分析法 最大值 样本

1.样本量当然越大越好，现在的样本量勉强可以。
2.一般情况下，因子间都是相关的。
3.可以进一步采用CFA进行验证，看结果是不是理想。

1，样本量的大小，最少200以上；题目的5-20倍，只是一般的标准,
2.主成分分析法是一种降维的方法，但不是探索性因素分析的方法，建议：如果数据服从正态分布，偏度小于2，峰度小于7就可以试试最大似然法，如果数据不是正态分布就用主抽因子法。
3.采用斜交的方法，即使没有相关，结果也和正交一样，社会科学类的因子最好用斜交。
4，你的因子分析里可能有一个”综合因子“，建议删除题目，维度的题目数量最好保留在3-5个，这个要求有点高你就保留5个邹游，到时候CFA有可能要删除题目（删除之后的题目数）
5，cross loading太高了，一般低于0.4，删除一些题目看看。

从您的数据来看，应该存在双因子结构，楼主直接用Mplus进行探索性双因子分析就可以解决了。

我和你遇到了同样的问题！！！请问楼主已经解决问题了吗？求指教啊？我本来是分层面进行个别因素分析，不合并做总体的，但拿给老师看，被否定了！！不知道层面题项加总分析法可不可行啊？

evergreenyy 发表于 2016-3-2 18:34
我和你遇到了同样的问题！！！请问楼主已经解决问题了吗？求指教啊？我本来是分层面进行个别因素分析，不合 ...

我用层面题项加总分析法做，还是不可以。。我理论上是分为4个维度，可是用层面加总后就变成2个了。。如果强行设置为4个也不合理，因为太明显了

我也遇到了同样的问题，不知道怎么解决

问题解决了吗？

yaoyibinchina 发表于 2016-1-18 19:48
1，样本量的大小，最少200以上；题目的5-20倍，只是一般的标准,
2.主成分分析法是一种降维的方法，但不是探 ...

进行探索后，在大于0.4的基础上，本来是属于a因子的题，跑到了b因子中是由于什么原因？

南南数据 发表于 2016-1-19 13:01
从您的数据来看，应该存在双因子结构，楼主直接用Mplus进行探索性双因子分析就可以解决了。

什么是双因子结构？