作　　者： ;

机构地区： 深圳大学师范学院

出　　处： 《心理学探新》 2010年第3期 84-90,共7页

摘　　要： 传统的探索性因素分析方法需要满足正态分布等前提假设,且无法提供研究结果可重复性的证据。而Bootstrap探索性因素分析方法不必满足正态分布的前提假设,利用已有的测试数据,以评估探索性因素分析的可靠性。Bootstrap探索性因素分析方法作为传统的探索性因素分析方法的有力补充,克服了其未提供研究结果可重复性的不足,为心理学研究者特别是量表编制者提升研究结果的社会应用价值及可靠性提供了统计方法学上的支持。 Traditional exploratory factor analysis needs to meet the normal distribution and other assumptions,and does not evaluate result replicability. However,bootstrap exploratory factor analysis does not need to meet the normal distribution assumption,and its reliability can be assessed through the existing test data. As a strong complement to the traditional exploratory factor analysis,bootstrap exploratory factor analysis overcomes the shortcomings of traditional exploratory factor analysis,and provides statistical methodological support for psychology researchers,especially those who developed scales,to enhance the social application value and reliability of research results.

关 键 词： Bootstrap探索性因素分析 有放回抽样 Procrustes因子旋转

分 类 号： [B841.2]

领　　域： []