什么基础态度使人们回答政治调查上的问题?检查调查项中的相关性显示,项的各种子组有显著的交迭 - 关于税的问题显得彼此相关,关于军事的问题显得彼此相关,等等。使用因子分析,您可以调查基础因子的数量,并且,在许多情况下,还可以识别这些因子在概念上所代表的含义。此外,您可以计算每个响应者的因子得分,然后这些得分可以用于以后的分析。例如,您可以建立 logistic 回归模型以根据因子得分预测投票行为。
统计。对于每个变量:有效个案数、平均值和标准差。对于每项因子分析:变量的相关性矩阵,包括显著性水平、行列式和逆;再生相关性矩阵,包括反映像;初始解(公因子方差、特征值以及解释的方差所占的百分比);对取样充分性的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量以及 Bartlett 球形度检验;未旋转的解,包括因子载荷、公因子方差和特征值;以及旋转解,包括旋转的模式矩阵和转换矩阵。对于斜交旋转:旋转的模式和结构矩阵;因子得分系数矩阵和因子协方差矩阵。图:特征值的碎石图以及前两个或前三个因子的载荷图。
因子分析数据注意事项
数据。变量在区间或比率级别应该是定量变量。分类数据(例如:宗教或原产国家/地区)不适合因子分析。可计算 Pearson 相关性系数的数据应该适合于因子分析。
假设。对于每对变量,数据应具有二元正态分布,且实测值应是独立的。