10# linge279 不好意思啊朋友，我只用过AMOS。。。

再补充一下：
依据结构方程模式的学者的看法，一个有效构念的观察变量没有必要太多。但一个构念需要多少题目来反映才算是足够的呢？ Kenny（1979）曾提出的观察变量数首要法则： 2个指标还好，3个指标更好，4个指标最好，再多的都是肉汁。由于此法则颇受学者们的认可（Bollen,1989; Kline,1998; Mulike,1994 ），Noar（2003）在《结构方程模式》期刊亦曾主张保留4个观察变量就足以建构一个有效的构念。

感谢LZ分享，受用~

是的，模型中个别因子负荷为0.3左右，小于0.5的因子20个指标中有5个。 7# stephen1981

不好意思，朋友，我只用过AMOS，对于LISREL不太清楚

感谢大家的经验，对于提高测量知识很有帮助！谢谢

楼主真是很细心，好人啦。

谢谢。我想请问下，我是likert7点量表做，23个题项，如果正交旋转虽然能得到四个因子，但是第一个因子上的载荷普遍很高，我改成斜交旋转的话稍微好一点。是不是因为我的题项之间相关性太高了，所以应该用斜交旋转做因子分析啊？谢谢了！

协方差结果应该用prelis来运行吧 10# linge279

18# lianst 对于正交旋转，它在旋转后因子轴是垂直的。但有时人们会通过偏离垂直状态获得一个更理想的简化状态，即斜交旋转。一般而言，前者一般假定因子之间无太大相关性，只帮助探索因子数目，而后者则会假定因子之间存在相关。根据George & Mallery (2007) 的建议，“斜交旋转的应用是需要一点技术支持的。我们建议除非你清楚知道自己在做什么，否则不要尝试使用斜交旋转”。
基于我以前研究过程中的阅读方面的积累和写作方面的体会，使用正交或斜交，有时取决于研究的严谨程度，经常正交的结果表明，因子负荷值都相对高些，而且因子总解释量也会相对多些。我看过一些英文统计方面的论文，有作者提出斜交因子分析会更严谨些。但也有些作者认为，二者结果并无太大的出入。所以，个人认为，应该用哪个问题不是很大吧，但你需要论文中说明你的结果是基于哪种因子分析得到的，让读者对你的分析方法有清楚的了解就好吧。因为每种方法都有自身的优点和局限性，我们只要在研究中严谨求实地报告即可。另外，可供参考的意见是，一般而言，因子负荷值不宜过高，一般0.90或0.95以上的负荷值可能意味着该题目需要被删除。你可以先权衡两种分析结果再做决定。