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标题: 当因子分析结果不能支持量表结构假设时应该怎么办？ [打印本页]

作者: amos 时间: 2011-7-2 21:44 标题: 当因子分析结果不能支持量表结构假设时应该怎么办？

我是学心理的，毕业论文的主要内容是是编制一份量表。我假设存在5个维度，对应有5个分量表。但预试之后用探索性因子分析做了一下，发现特征值大于1的有10个主成份，其中1个能解释绝大部分的变异，其余9个基本可以忽略。
现在想请问各位高手，遇到这种情况应该怎么做技术上的处理呢？现在重新编题已经来不及了。能不能不报告结构效度，只报告内容效度呢？

作者: angel 时间: 2011-7-2 21:49

嗯。我自己已经知道应对的办法了。

作者: sopheia 时间: 2011-7-2 21:54

期待楼主详细解释。

作者: variable 时间: 2011-7-2 21:59

可以多旋转几次

作者: database 时间: 2011-7-2 22:04

注意旋转后的因子负荷量，还有可以限定因子进行抽取，比如限定为5个因子，调整题项，再多试几次吧。

作者: 考博论坛 时间: 2011-7-2 22:09

修改下数据。。。

作者: dataanlysis 时间: 2011-7-2 22:14

5# 疏林萧萧

这种情况即使限定因子个数，得到的结果效果也不会好吧~~~想请问一下您的调整一下题项的意思是什么呢？如何调整？我也曾经遇到结构效度不好的问题~~

作者: 偏最小二乘 时间: 2011-7-2 22:19

一般应该重新修改问卷！

作者: 51jijin 时间: 2011-7-2 22:24

樓主的問題中, 十個因子中的第一個因子可解釋較大的變異量, 己有common method bias的疑慮, 請注意一下

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