格緻方法·定量研究係列 因子分析：統計方法與應用問題 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 金在溫（Jae-On Kim），[美] 查爾斯·W·米勒（Charles，W.Mueller 著，吳曉剛 編，葉華 譯

圖書標籤:

• 因子分析
• 統計學
• 定量研究
• 數據分析
• 心理測量
• 社會科學
• SPSS
• R語言
• 方法論
• 格緻方法

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543225961

版次：1

商品編碼：11841266

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：127

字數：86000

正文語種：中文

內容簡介

　　在經濟學、政治學、社會學、心理學和教育學等學科領域，因子分析法應用廣泛。
　　《格緻方法·定量研究係列 因子分析：統計方法與應用問題》作者用明確的數據分析例子，詳細介紹瞭因子分析的不同方法，以及它們在何種情況下最有用。更深入探討瞭驗證性和探索性因子分析的差彆和因子鏇轉的各種標準。特彆值得一提的是對不同形式的斜交鏇轉的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項係數。此外，作者也迴答瞭在探索性因子分析中抽取齣來的尺度得分，並討論瞭分析他們是會遇到的一些問題。

內頁插圖

目錄

序

第1章 導論
第1節 對因子分析基礎的迴顧
第2節 本書涵蓋的基本方案和方法

第2章 抽取初始因子的方法
第1節 主成分、特徵值和嚮量
第2節 公因子模型的變型
第3節 最小二乘法
第4節 基於最大似然法的解決方案
第5節 Alpha因子分析法
第6節 映像分析

第3章 鏇轉的方法
第1節 圖像鏇轉、簡單結構和參照軸
第2節 正交鏇轉的方法：四次方最大法、最大方差法和均等變化法
第3節 斜交鏇轉的方法
第4節 鏇轉至目標矩陣

第4章 再論因子數量的問題
第1節 檢驗顯著性
第2節 通過特徵值進行設定
第3節 實質重要性的準則
第4節 碎石檢驗
第5節 可解釋性和恒定性的原則

第5章 驗證性因子分析簡介
第1節 因子分析性模型被經驗證實的程度
第2節 模型所暗示的經驗限製的數量
第3節 另一種概念的經驗證實：抽樣準確性
第4節 驗證性因子分析

第6章 建立因子尺度
第1節 因子尺度的不確定性
第2節 抽樣變異性和模型擬閤的不同標準
第3節 多個公因子和更復雜的情況
第4節 基於因子的尺度
第5節 成分得分

第7章 對常見問題的簡單迴答
第1節 與變量的性質以及它們的測量有關的問題
第2節 與使用相關或協方差矩陣有關的問題
第3節 與顯著性檢驗和因子分析結果穩定性有關的問題
第4節 其他各種統計問題
第5節 與書、期刊和計算機程序有關的問題

注釋
參考文獻
術語錶
譯名對照錶

前言/序言

格緻方法·定量研究係列：因子分析：統計方法與應用問題 引言：探索數據背後的深層結構，揭示變量間的隱藏聯係 在海量數據日益充斥的當今世界，如何從繁雜的信息中提煉齣有價值的洞見，成為學術研究、商業決策乃至於日常生活中的一項重要挑戰。我們常常麵對大量相互關聯的觀測變量，它們可能指嚮同一個潛在的、不易直接測量的根本原因。此時，單純地分析單個變量或其簡單組閤，往往難以觸及問題的本質。我們迫切需要一種能夠穿透現象層，深入挖掘數據內在結構的統計學工具。 《格緻方法·定量研究係列：因子分析：統計方法與應用問題》正是為此應運而生。本書旨在係統而深入地闡述因子分析這一強大的多元統計技術，它不僅能夠幫助研究者識彆和提取數據中的潛在因子，更能解釋這些因子與觀測變量之間的關係，從而實現對復雜現象的簡化與深刻理解。本書將帶領讀者穿越統計學的殿堂，掌握因子分析的核心理論、精妙方法以及在不同領域的廣泛應用，助力您在定量研究的道路上邁齣堅實而自信的步伐。 第一部分：因子分析的理論基石——理解其核心概念與模型 因子分析的根基在於其獨特的模型構建。它假設觀測到的多個變量可以由數量較少的、不可直接觀測的潛在因子所解釋。簡單來說，就是“少量的原因”導緻瞭“大量的現象”。本書將從最基礎的概念入手，層層遞進地剖析因子分析的理論框架。 潛變量與顯變量： 我們首先會清晰界定因子分析中的“潛變量”（Latent Variables），即那些我們試圖測量但無法直接觀測到的抽象概念，如“智力”、“滿意度”、“風險偏好”等。與之相對的是“顯變量”（Observed Variables），即我們實際收集到的可測量數據，如考試成績、問捲得分、股票價格波動等。理解這兩者之間的關係是掌握因子分析的關鍵。 因子模型： 本書將詳細介紹經典的因子分析模型。我們將深入探討綫性模型，即每個觀測變量都可以錶示為潛在因子的綫性組閤，再加上一個獨特的誤差項。我們會詳細推導模型方程，並解釋模型中各項參數的含義，例如因子載荷（Factor Loadings）、公共因子方差（Communality）和唯一性方差（Uniqueness）。 因子模型假設： 任何統計模型都有其內在的假設。本書將詳細闡述因子模型的核心假設，包括變量的正態性、綫性關係、因子綫性組閤以及誤差項的獨立性等。理解這些假設的意義及其對分析結果的影響，是進行有效因子分析的前提。 因子分析的目標： 我們將明確因子分析的主要目標。這包括： 降維（Dimensionality Reduction）： 通過識彆少數潛在因子，用更少的變量來解釋原始數據集的變異，從而簡化數據結構，降低分析的復雜度。 結構識彆（Structure Identification）： 揭示變量集閤背後潛在的、隱藏的結構和關係。 變量解釋（Variable Interpretation）： 理解每個觀測變量與潛在因子之間的關係，從而賦予因子有意義的解釋。 測量誤差的隔離： 區分可由共同因子解釋的變異（公共方差）與由個體特異性原因和測量誤差引起的變異（唯一性方差）。 因子分析與主成分分析（PCA）的辨析： 在許多研究中，因子分析常與主成分分析（PCA）相混淆。本書將專門闢齣章節，詳細對比兩者的模型原理、分析目標和適用場景，幫助讀者清晰地區分它們，並選擇最適閤自己研究需求的分析方法。PCA旨在最大化方差的提取，尋找新的不相關的主成分來替代原始變量；而因子分析則旨在解釋變量之間的協方差結構，尋找潛在的公共因子。 第二部分：因子分析的核心方法——從理論到實踐的嚴謹推導 掌握瞭理論基礎後，本書將帶領讀者進入因子分析的具體操作層麵，詳細介紹各種主要的因子提取和因子鏇轉方法。 因子提取方法（Factor Extraction Methods）： 主軸因子法（Principal Axis Factoring, PAF）： 這是最經典的因子提取方法之一。本書將詳細闡述其基本原理，即從變量協方差矩陣中提取公共因子，並解釋如何估計公共方差。 最大似然法（Maximum Likelihood, ML）： 這種方法基於統計推斷的原理，通過最大化似然函數來估計因子模型參數。本書將介紹其模型假設、估計過程以及在不同數據分布下的應用。 最小殘差法（Least Squares Method）： 介紹其他一些常用的因子提取方法，並對其優缺點進行比較。 因子數量的確定： 因子分析的另一個關鍵在於確定閤適的因子數量。本書將介紹多種常用的判彆準則，如Kaiser準則（特徵根大於1）、碎石圖法（Scree Plot）以及並行分析法（Parallel Analysis），並討論如何結閤專業知識來做齣最終決策。 因子鏇轉方法（Factor Rotation Methods）： 因子提取的結果通常不是唯一的，可能需要進行因子鏇轉以獲得更具解釋性的因子結構。 正交鏇轉（Orthogonal Rotation）： 詳細介紹正交鏇轉的原理，即保持因子之間的獨立性。重點講解： 方差最大化鏇轉（Varimax Rotation）： 這是最常用的正交鏇轉方法，旨在使每個因子上的載荷盡可能地集中在少數變量上，或者非常大，或者非常小，從而使因子更容易解釋。 四次方最大化鏇轉（Quartimax Rotation）： 介紹其原理及適用場景。 斜交鏇轉（Oblique Rotation）： 介紹斜交鏇轉的原理，即允許因子之間存在相關性，這在許多實際應用中更為常見。重點講解： 斜交最大方差鏇轉（Direct Oblimin Rotation）： 介紹其核心思想和操作步驟。 普羅馬剋思鏇轉（Promax Rotation）： 講解其特點和優勢。 鏇轉結果的解釋： 強調鏇轉的目的是為瞭使因子結構更清晰，更易於理論解釋，並指導讀者如何解讀鏇轉後的因子載荷矩陣。 因子得分的計算與應用： 在確定瞭因子模型後，我們還可以計算每個樣本的因子得分，即每個樣本在每個潛在因子上的得分。本書將介紹幾種常用的因子得分計算方法，如迴歸法、安德森-魯賓法等，並闡述因子得分在後續分析中的應用，例如將其作為新的變量用於聚類分析、迴歸分析等。 第三部分：因子分析的實際應用——在各領域的深度探索 理論與方法的掌握最終是為瞭解決實際問題。本書的第三部分將聚焦於因子分析在不同學科領域的廣泛應用，通過豐富的案例研究，展示因子分析的強大生命力。 心理學與教育學： 智力結構的研究： 因子分析是理解人類智力結構的核心工具，例如，識彆齣“語言能力”、“數理邏輯能力”、“空間想象能力”等潛在智力因子。 人格特質的測量： 分析大量人格問捲條目，識彆齣“外嚮性”、“神經質”、“開放性”等基本人格維度。 學習動機的構成： 探索影響學生學習動機的深層因素，如內在興趣、外部奬勵、成就需求等。 市場營銷與消費者行為： 消費者細分： 基於消費者對産品屬性的偏好、購買行為等數據，進行因子分析，識彆齣不同的消費者群體，如“價格敏感型”、“品質追求型”、“時尚引領型”等。 品牌形象研究： 分析消費者對品牌的認知，揭示構成品牌形象的關鍵要素，如“可靠性”、“創新性”、“服務質量”等。 産品屬性的重要性： 確定哪些産品屬性對消費者的購買決策影響最大。 社會學與政治學： 社會態度與價值觀： 分析大規模調查數據，識彆齣支撐社會成員態度的潛在維度，如“保守主義”、“自由主義”、“集體主義”、“個人主義”等。 政治意識形態的構成： 揭示不同政治觀點的背後存在的共同因子。 社會經濟地位的測量： 綜閤收入、教育、職業等多個變量，構建衡量社會經濟地位的因子。 醫學與生物學： 疾病風險因子識彆： 分析大量生理指標和生活習慣數據，找齣與特定疾病發生密切相關的潛在風險因子。 基因錶達譜分析： 在基因組學研究中，利用因子分析探索基因錶達模式的共同變異來源。 醫學診斷模型的構建： 輔助識彆影響疾病診斷的關鍵癥狀和指標。 經濟學與金融學： 宏觀經濟指標的簡化： 將大量經濟指標（如GDP、通貨膨脹率、失業率等）歸納為少數幾個關鍵的宏觀經濟因子，便於宏觀經濟形勢的分析。 股票市場因子模型： 識彆驅動股票收益率的共同因子，如市場因子、規模因子、價值因子等。 投資組閤優化： 基於因子分析結果，構建更有效的投資組閤。 其他領域： 隻要涉及多變量數據分析，因子分析都能找到其用武之地，例如在環境科學中分析汙染源、在信息科學中進行用戶畫像等。 第四部分：因子分析的應用問題與注意事項 理論再完美，實踐中總會遇到各種挑戰。本書的最後部分將聚焦於因子分析在應用過程中可能遇到的問題、誤區以及如何規避它們。 數據準備與預處理： 強調數據質量的重要性，包括缺失值處理、異常值識彆、變量的標準化等。 變量的選擇： 討論在進行因子分析前，如何根據研究目的閤理選擇變量，以及變量之間的相關性對分析結果的影響。 因子載荷的解釋： 深入探討如何解讀因子載荷矩陣，以及如何根據載荷大小和符號來理解變量與因子之間的關係。 因子命名： 因子命名是因子分析中極具挑戰性但又至關重要的一步。本書將提供一些實用的命名策略和原則，強調命名應基於理論和領域知識，並力求簡潔、準確、具有代錶性。 結果的有效性檢驗： 討論如何評估因子分析模型的擬閤優度，以及如何判斷提取的因子是否具有統計學意義和實際意義。 多重共綫性問題： 因子分析本身可以處理變量間的相關性，但某些情況下，過於強烈的多重共綫性可能影響模型的穩定性和解釋性。 樣本量大小的影響： 探討樣本量對因子分析結果可靠性的影響，並提供一些樣本量選擇的指導性建議。 與路徑分析、結構方程模型的聯係： 簡要介紹因子分析作為更復雜模型（如結構方程模型）的組成部分，展示其在更廣泛的統計建模中的作用。 統計軟件的應用： 雖然本書側重於原理和方法，但也會提及如何利用SPSS、R、Python等主流統計軟件來實現因子分析，並提供一些關鍵的輸齣解讀指導。 結語：成為數據時代的洞察者 《格緻方法·定量研究係列：因子分析：統計方法與應用問題》不僅僅是一本教科書，更是一位引領您探索數據深層奧秘的嚮導。本書力求嚴謹而不失通俗，理論與實踐並重。無論您是統計學專業的研究者，還是希望提升數據分析能力的各個領域從業者，本書都將為您提供一套堅實的理論框架和一套實用的操作工具。通過學習因子分析，您將能夠穿透紛繁的錶象，洞察事物的本質，從而在數據驅動的時代，做齣更明智、更具洞察力的決策。掌握因子分析，就是掌握瞭理解復雜世界的一把鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶設計也值得稱贊，這對於一本偏嚮技術的書籍來說至關重要。那些復雜的數學推導，都被清晰地用公式塊和注釋標注瞭齣來，即便是一些比較繞的矩陣運算，看起來也不會讓人感到心煩意亂。特彆要提到的是，書中對不同統計軟件輸齣結果的解讀部分，它沒有局限於某一個特定軟件，而是提煉齣瞭普適性的判斷標準。這對於我這種需要經常在不同分析平颱間切換的研究人員來說，簡直是福音。它教會瞭我如何透過軟件的界麵，去看清背後隱藏的統計原理，而不是盲目地相信屏幕上顯示的數字。這種“授人以漁”的教學思路，讓這本書的實用價值大大超越瞭一般的教材。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書提供瞭一種非常獨特的視角來看待數據簡化和維度歸約的問題。它超越瞭傳統教科書隻關注“如何計算”的層麵，而是深入探討瞭“為何要這樣計算”以及“計算結果意味著什麼”。作者似乎非常擅長將抽象的統計學概念與具體的現實世界問題建立橋梁。當我讀到關於“潛在結構”的討論時，我突然明白瞭為什麼有些看似毫不相關的變量，在因子分析後會聚閤在一起——那是它們共同指嚮瞭一個更深層次的、不可觀測的人類心理或市場機製。這種洞察力，是我在其他統計書籍中很少能找到的。它不僅提升瞭我的數據處理能力，更重要的是，它重塑瞭我對復雜現象進行結構化思考的方式。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的感受，就像是經曆瞭一場酣暢淋灕的智力探險。我尤其欣賞作者在探討“應用問題”時所展現齣來的深刻洞察力。它遠不止是一本介紹方法的書，更像是一本實戰手冊，裏麵穿插瞭大量真實案例的剖析。那些案例的選取非常貼近商業環境和社會科學研究的前沿，比如如何用因子分析來解析消費者行為的潛在維度，或者如何構建服務質量的評價體係。作者沒有迴避實際操作中遇到的陷阱，比如“過度擬閤”或者“因子命名不當”這些常見痛點，並提供瞭非常具有建設性的規避策略。這種既有理論深度又有實踐溫度的寫作風格，極大地提升瞭閱讀體驗。它讓我意識到，統計分析的真正價值，不在於計算結果本身有多精確，而在於我們能否基於這些結果，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容簡直是為我量身定做的！我一直對如何係統地從海量數據中提煉齣關鍵驅動因素感到睏惑，這本書的結構設計得非常巧妙，它沒有堆砌枯燥的數學公式，而是將復雜的統計概念拆解得非常直觀。特彆是它在講解如何設定初始模型時的那些詳盡步驟，簡直是教科書級彆的指南。我記得其中有一章節專門討論瞭如何處理因子鏇轉中的主成分選擇問題，那種嚴謹又不失靈活的論述方式，讓我仿佛有瞭一位經驗豐富的導師在手把手教學。通過閱讀，我不僅理解瞭因子分析背後的邏輯，更重要的是，學會瞭如何在實際的項目中，用這些方法論去構建一個可靠且具有解釋力的模型。對於那些希望從“數據小白”跨越到“數據分析師”的人來說，這本書絕對是不可多得的內功心法，它教會的不是簡單的工具操作，而是深層次的思維框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常沉穩，帶著一種學者特有的嚴謹和對知識的敬畏。我發現它在論述基礎概念時，采用瞭層層遞進的方式，確保讀者不會因為跳躍性的思維而産生理解上的斷層。例如，在講解因子載荷矩陣的解讀時，作者沒有直接給齣結論，而是先迴顧瞭變量之間的協方差結構，這使得後麵對因子解釋的理解變得水到渠成。對我個人而言，最受啓發的是關於“模型選擇標準”的那部分論述。在麵對多個解釋力相近的模型時，該如何權衡簡潔性、穩定性和理論閤理性，作者給齣瞭一個非常清晰的決策樹。這種對細節的關注和對邏輯一緻性的堅持，使得整本書的學術價值非常高，完全可以作為進階研究的參考資料長期保留。

評分☆☆☆☆☆

剛開始看 屬於進階書籍 比較值得研究

評分☆☆☆☆☆

發貨快，字跡清晰

評分☆☆☆☆☆

真是好書，非常值得閱讀！

評分☆☆☆☆☆

發貨快，字跡清晰

評分☆☆☆☆☆

比較好，謝謝，不知道有沒有用。

評分☆☆☆☆☆

學習中的參考書，努力學習

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

也就那樣，書裏缺失一些實際操作步驟

評分☆☆☆☆☆

發貨快，字跡清晰