因子载荷

因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量。每一个变量在3个因子里面都有分量，在谁的分量最大，就归于哪个因子。所以你就可以判断哪些因子包含哪些变量了。因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分析法，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。扩展资料：因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量 (latent variable, latent factor)。比如，如果要测量学生的学习积极性(motivation)，课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。而学习成绩可以用期中，期末成绩来反应。在这里，学习积极性与学习成绩是无法直接用一个测度(比如一个问题) 测准，它们必须用一组测度方法来测量，然后把测量结果结合起来，才能更准确地把握。换句话说，这些变量无法直接测量。可以直接测量的可能只是它所反映的一个表征(manifest)，或者是它的一部分。在这里，表征与部分是两个不同的概念。表征是由这个隐性变量直接决定的。隐性变量是因，而表征是果，比如学习积极性是课堂参与程度 (表征测度)的一个主要决定因素。因子分析是社会研究的一种有力工具，但不能肯定地说一项研究中含有几个因子，当研究中选择的变量变化时，因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。参考资料来源：百度百科--因子分析参考资料来源：百度百科--因子

SPSSAU中验证性因子分析中每个因子下的第一项均为参考值，没有P值是正常结果。

当然不合理了。因子载荷要小于0.95才比较合理。（南心网 Amos结构方程模型）

因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量。每一个变量在3个因子里面都有分量，在谁的分量最大，就归于哪个因子。所以你就可以判断哪些因子包含哪些变量了。因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分析法，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然尚且不知道具体的系数。扩展资料：在因子分析中，通常只选其中m个（m<p）主因子，即根据变量的相关选出第一主因子u01921，使其在各变量的公共因子方差中所占的方差贡献为最大，然后消去这个因子的影响，而从剩余的相关中，选出与之不相关的因子，使其在各个变量的剩余因子方差贡献中为最大，如此往复，直到各个变量公共因子方差被分解完毕为止。参考资料来源：百度百科-因子载荷

因子分析完了有个方差表，可以看分量。比如有3个因子，10个变量。每一个变量在3个因子里面都有分量，在谁的分量最大，就归于哪个因子。所以你就可以判断哪些因子包含哪些变量了。因子分析的方法有两类。一类是探索性因子分析法，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。主成分分析和共因子分析是其中的典型方法。验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。扩展资料：因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量 (latent variable, latent factor)。比如，如果要测量学生的学习积极性(motivation)，课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。而学习成绩可以用期中，期末成绩来反应。在这里，学习积极性与学习成绩是无法直接用一个测度(比如一个问题) 测准，它们必须用一组测度方法来测量，然后把测量结果结合起来，才能更准确地把握。换句话说，这些变量无法直接测量。可以直接测量的可能只是它所反映的一个表征(manifest)，或者是它的一部分。在这里，表征与部分是两个不同的概念。表征是由这个隐性变量直接决定的。隐性变量是因，而表征是果，比如学习积极性是课堂参与程度 (表征测度)的一个主要决定因素。因子分析是社会研究的一种有力工具，但不能肯定地说一项研究中含有几个因子，当研究中选择的变量变化时，因子的数量也要变化。此外对每个因子实际含意的解释也不是绝对的。参考资料来源：百度百科--因子分析参考资料来源：百度百科--因子

因子载荷的临界值没有统一的标准，最常见的取舍标准是0.45或0.4，最低的标准是0.3，严格一点的话也有人以0.5为标准。根据《结构方程模型及其应用》这本教材的观点，因子载荷在0.45以下的题目即可可考虑删除，但实际应用中，研究者的取舍都是比较灵活的，有的题目尽管因子载荷不高，但考虑到是在使用他人已经修订好的问卷（尊重版权），或者研究者自己有理由相信这道题目测到了想测的内容，有很好的理论意义，也是可以考虑保留的。以下资料希望对您有所帮助：因子载荷a(ij)的统计意义就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数即表示X(i)依赖F(j)的份量(比重)。统计学术语称作权，心理学家将它叫做载荷，即表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷，它反映了第i个变量在第j个公共因子上的相对重要性。在因子分析中，通常只选其中m个(m验证性因子分析是对社会调查数据进行的一种统计分析。它测试一个因子与相对应的测度项之间的关系是否符合研究者所设计的理论关系。验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。在实际科研中，验证性因子分析的过程也就是测度模型的检验过程。可以进行测度模型及包括因子之间关系的结构方程建模并拟合的统计软件有很多，比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的是LISREL。在LISREL这个软件中有三种编程语言:PRELIS是用来作数据处理或简单运算，比如作一些回归分析、计算一个样本的协方差矩阵;LISREL是一种矩阵编程语言，它用矩阵的方式来定义我们在测度项与构件、构件之间的关系，然后采用一个估计方法 (比如极大似然估计) 进行模型拟合;SIMPLIS是一种简化的结构方程编程语言，适合行为研究者用。一般来讲，研究者需要先通过SIMPLIS建立测度模型，然后进行拟合。根据拟合的结果，测度模型可能需要调整，抛弃质量差的测度项，然后再拟合，直到模型的拟合度可以接受为止。