3. Factor Analysis 理論模式 Z j 是第 j 個標準化分數 F i 是共同因素 U j 是 Z j 的唯一因素 a ij 是因素負荷量

10. 步驟 1 計算變相之間相關矩陣或共變數矩陣 –KMO ( 抽樣適當性, KMO>0.5) –Bartlett’s test( 抽樣適當性, Bartlett 顯著 ) –Correlation Matrix 研究者可以從相關矩陣分布, 簡扼看出哪一些 題項之間關係較為密切

12. 步驟 2 估計因素負荷量 – 決定方法 Principal component Unweighted least squares Generalized least square Maxium likelihood – 決定分析方式 Correlation matrix Covariance matrix

15. 步驟 3 決定轉軸方式 –None –Varimax –Quartimax –Equamax 決定因子數目 –Unrotated factor solution –Screet Plot –Eigenvalue over>1 –Number of factors

17. 步驟 4 決定因素原則 – 選取較少的題項, 獲得最大的解釋 Factor Loading % of variance Eigenvalue Cumulative % – 給予相關性高的題項一個適當名稱

19. 結果

22. 變項 F1 因素 F2 因素共同性 (h) (communality) 唯一因素 X1a11a121-h1 X2a21a221-h2 X3a31a321-h3 特徵值 解釋量 依序選擇最重要的 F i 下一張投影片

23. >0.5

25. 變項 F1 因素 F2 因素共同性 (h) (communality) 唯一因素 X1a11a121-h1 X2a21a221-h2 X3a31a321-h3 特徵值 解釋量 下一張投影片藍色字體

26. 特徵值 共同性 除 22

27. 特徵值計算方式 ….

28. Rotated Component Matrix Component 12345A3.819.109.1229.593E-02.164A1.815.152.1358.381E-028.625E-02A2.778.129.1603.929E-039.557E-02A6.772.2317.233E-02.221.227A5.7427.899E-02.2236.344E-02-3.102E-02A4.718-.192-6.082E-02.162.305A8.616.352.207.1573.584E-02A7.598.156.403.149-.256A22.428.238.441-.133.137A12.356.769.157-2.683E-02.174A10.336.669-7.728E-02.260.387A19.3136.645E-02.188.557.233A20.289.139.737.226.265A9.250.2597.024E-024.557E-02.755A21.216.137.758.1103.960E-02A11.176.814.142-2.769E-02.204A18.120 1.058E-02.715.121A17 8.825E-02.215.437.242.667A13 7.836E-02.6919.576E-02.2625.039E-02A14 3.851E-02.767-7.924E-03.299.165A16 3.758E-02.289.138.623-8.884E-02A15 -1.788E-02.737.3009.135E-02-.140 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 8 iterations.