文档介绍：9 2 4 心理科学 Poyc饰logicalsoienc。 2007 ,30(4):92 卜 925
平行分析在探索性因素分析中的应用
孑匕明辛卞冉张厚集
(北京师范大学心理学院,北京,100875)
摘要平行分析是探索性因素分析中用来确定所保留的因子个数的一种方法。探索性因素分析中常用的确定因子个数的方
法有特征值大于 1 准则和碎石图,但这两种方法又各有不足。平行分析则为探索性因素分析中所保留因子个数的确定提供了另
一种新思路。本文详细介绍了平行分析的步骤、潜在逻辑以及进行平行分析所用的软件,并通过实例来说明其在探索性因素分
析中如何应用。
关健词: 平行分析探索性因素分析特征值大于,准则碎石图
的平缓的前一个点被认为是提取的最大因子数。但是利用
1 引言
碎石图确定因子个数不可避免具有一定的主观性,并且有时
探索性因素分析(Explora tory Factor An alysi s)是多元统碎石图上并没有明显的折点,或者有多个折点,难以判断保
计分析技术的一个分支,其主要目的是浓缩数据。它通过研留因子的个数。
究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结平行分析(Pa ra lle 1An al ys is) 是探索性因素分析中决定所
构,并用少数几个潜变量(即因子)来表示基本的数据结构。保留的因子个数的另一种方法。它为探索性因素分析中所
这些潜变量能够反映原来众多的观测变量所代表的主要信保留因子个数的确定提供了另一种新思路。并且就其潜在
息,并解释这些观测变量之间的相互依存关系。简言之,探逻辑而言,平行分析更为客观、严密。H ~ n 和 Ro ber ts 在
索性因素分析就是研究如何以最少的信息丢失把众多的观 20 06 年6 月份《教育与心理测量》杂志发表的一篇文章中,总
测变量浓缩为少数几个因子。结了1999 年以来美国几:份较权威的心理学杂志上已发表论
在探索性因素分析中,一旦当因子从相关矩阵中被抽取
文中探索性因素分析的应用情况,他们发现,尽管平行分析
出来,应保留因子个数的确定是非常关键的,我们期许的效
被证实是确定探索性因素分析中保留因子个数的最精确的
果是:用少数的几个潜变量解释原始数据中的绝大部分的变
方法,但是在实际研究中却极少受到重视和应用f3] 。鉴于国
异;抽取因子的数目过多,则不能达到简化数据的目的,抽取
内的心理学研究在应用到探索性因素分析时也很少使用平
因子数目过少,则不能保证所抽取的因子代表原来数据中的
行分析来确定所保留因子的个数,下面将通过实例对平行分
主要信息部分。
析的步骤、潜在逻辑、以及进行平行分析所用的软件和语句
探索性因素分析中最常用来确定因子个数的准则有特
进行详细的介绍。
征值大于1 准则(Ei ge nva lue Gr ea ter th an R ul e)和碎石图
(Sc re e Tes t) 但这两种方法又各有其不足。 2 平行分析的步骤及潜在逻辑
特征值大于 1 准则是几乎所有统计软件的默认选项,因
平行分析可以通过以下几个步骤来完成:首先,生成一
此也相应成为实践中应用最普遍的确定因子个数的方法,即
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