Question: 次元削減 - - ファクター?

最初に分析するために行く因子分析の最初のステップは何ですか。変数の上にすべての観測変数を移動:ボックスが分析されます。抽出の下で - メソッド、主要部品を選択し、相関行列を分析することを確認してください。我々はまた、非回転の要因ソリューションとスクリープロットを要求する

探索と確証的因子分析の2種類があります。

最初のEFAまたはCFA来る何?

一般的に、EFAは、巨大なデータセット内の相関関係アイテムからユニークと相関のないアイテムを取得するために使用されます。そのため、一部の学者は、研究者はモデルを確認するために、CFAを実行する前に、EFAを実行できることが示唆されました。私たちはモデルを確認するために、CFAを使用する場合...そのため、EFAを実行する必要は、ありません。

は因子分析でシンプルな構造は何ですか?

単純な構造は非常にように各変数のロード結果のパターンであり、唯一一つの要因へ。 ...因子分析が関与した変数の相関行列に基づいており、それらが安定する前に相関関係は通常、大きなサンプルサイズを必要としています。

であるCFAが良いEFAよりも?

としては、すでに多くの人に説明し、それが良いのですEFAとCFAの両方を行います。変数間の関係を探求し、要因の先験的固定数を持っていないで、探索的因子分析を目的としている。 KMOとバートレット検定は何ですか?

は託児(2006)によると、確認し、探索的因子分析との差がEFAとCFAの区別は何ですか:EFAはしようとします?

データセットを探索し、確認仮説にCFAの試みに対し、予測を試験することによって複雑なパターン発見した変数と係数を表すために、パス解析図を使用する。

EFAとCFAの主な違いは何がある場合?

EFAが使用されています構造に関する強い説がある場合CFAが使用されている間の要因がどの項目によって決定されている項目との間がありますどのように多くの要因知られていません。本研究では、データセットは、シミュレーションの研究を経て、複数のCFAモデルに合わせて検討されている。

は、なぜ我々はKMOテストを使用していますか?

Aカイザー・マイヤーOlkin(KMO)の試験をするための研究に使用されています因子分析のために使用されるデータのサンプリング妥当性を判断します。 ... KMOテストは、私たちは私たちが持っているデータは、我々は我々が測定するためのものかを設定しているかどうかを判断するため、因子分析を実行し、するのに適していることを保証することができます。

何KMO平均?

KMOAcronymDefinitionKMOKaiser -Meyer-Olkin(テストデータに因子分析を使用しての妥当性を評価するために)KMOKnowledgeマスターオープン(学術大会)KMOKnowledge管理官(米国防総省)KMOKnowledge組織における管理(大会、マリボル、スロベニア)11以上の行

どのように多くの参加者は、あなたが因子分析のために必要があるのですか?

通常100〜150の参加者は10〜20個の変数のために十分です。可能な場合は、マルチグループ解析は、ランダムに異なるサブサンプル中での安定性をテストするのに役立ちます統計を解釈するための親指の

ルールは良いKMO値は何である:。?

0.8と1の間のKMO値は、サンプリングが適切であることを示します。 0.6よりKMO値は、サンプリングが適切でないと、その是正措置が取られるべきで示します。一部の著者はそう0.5と0.6の間の値のためにご自身の判断を使用し、0.5でこの値を置く。

KMOとバートレット検定の目的は何ですか?

妥当性をサンプリングする

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