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1第三次统计作业(探索性因素分析)第二大组第3小组严安(201521430049)本次测验共收集3376名被试的问卷,首先对数据进行初步分析,考虑到问卷为网络作答,可能存在被试不认真作答,故删除10题得分标准差为0(即所有题目得分均一样)的被试共148名。首先对数据进行缺失值处理,统计结果如下:UnivariateStatisticsNMeanStd.DeviationMissingNo.ofExtremesaCountPercentLowHighQ132162.301.06512.400Q232152.221.04813.400Q332092.221.05819.600Q432091.921.00319.600Q532182.231.09610.300Q632113.12.93217.500Q732092.181.04419.600Q832102.291.06618.600Q932042.471.14224.700Q1032142.521.17414.400a.Numberofcasesoutsidetherange(Q1-1.5*IQR,Q3+1.5*IQR).每个问题的缺失值都不到1%,所以不删除问题;在因素分析中采用listwise的方法,删除有数据缺失的被试。最后分析的数据是3098个被试。ListwiseMeansNumberofcasesQ1Q2Q3Q4Q5Q6Q7Q8Q9Q1030982.302.222.211.912.223.122.182.282.462.512第一次因素分析一、检查数据是否适合做因子分析1.计算相关系数矩阵变量之间的相关均显著,达到因子分析的要求。2.计算反映象相关矩阵如果原变量中确实能提取出公因子,那么在控制了这些影响后的偏相关系数必然很小。反映象相关矩阵的对角线上的元素为某变量的MSA。MSA均大于0.8。3.BartletttestofsphericityBartlett’stestofsphericity,p0.001。这说明变量之间的相关足够大,适合做因子分析。4.KMOKMO=0.898。KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析。Kaiser给出了常用的KMO度量标准:0.8以上表示适合做因子分析。二.抽取因子采用主成分分析,基于特征根大于1时,只能抽取出1个因子。这十个项目中,Q10的共同度低于0.3,予以删除。CommunalitiesInitialExtractionQ11.000.447Q21.000.573Q31.000.631Q41.000.447Q51.000.504Q61.000.333Q71.000.586Q81.000.648Q91.000.396Q101.000.289ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.3TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%14.85448.54048.5404.85448.54048.5402.9679.67158.2113.8818.80767.0184.7017.00974.0275.6136.12980.1566.5755.75285.9087.4354.35390.2618.3883.87894.1399.3033.02697.16510.2842.835100.000ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.第二次因素分析删除第十题后进行因素分析,同样的,KMOandBartlett'sTest,MSA均符合因素分析的要求。因素分析结果如下:九个项目共同度均大于0.3。CommunalitiesInitialExtractionQ11.000.434Q21.000.588Q31.000.639Q41.000.459Q51.000.504Q61.000.325Q71.000.603Q81.000.665Q91.000.400ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.4同样根据特征根大于1标准只能提取一个因子,但我们从解释百分比和碎石图可以发现,因子2能解释较大一部分变异,更重要的是,根据问卷题目的编制原则(题目描述可分两类)以及已有研究和理论的支持,问卷应当分为两个维度。TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%14.61651.28651.2864.61651.28651.2862.96410.71462.0003.7197.99269.9924.6727.46977.4615.6026.68484.1456.4444.93189.0757.3954.39193.4668.3043.38396.8499.2843.151100.000ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.5第三次因素分析以固定因子的方法进行因素分析,同样的,KMOandBartlett'sTest,MSA均符合因素分析的要求。因素分析结果如下:CommunalitiesInitialExtractionQ11.000.598Q21.000.733Q31.000.710Q41.000.572Q51.000.564Q61.000.498Q71.000.652Q81.000.714Q91.000.540ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsRotationSumsofSquaredLoadingsaTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%Total14.61651.28651.2864.61651.28651.2863.8382.96410.71462.000.96410.71462.0003.8273.7197.99269.9924.6727.46977.4615.6026.68484.1456.4444.93189.0757.3954.39193.4668.3043.38396.8499.2843.151100.000ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.a.Whencomponentsarecorrelated,sumsofsquaredloadingscannotbeaddedtoobtainatotalvariance.6旋转因子:为了使得各个选项之间有更大区分,然后使用Promax斜交旋转。PatternMatrixaComponent12Q2.871-.024Q1.841-.112Q4.769-.021Q3.753.130Q6-.179.807Q9-.095.792Q8.186.714Q7.163.693Q5.101.682ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.RotationMethod:PromaxwithKaiserNormalization.a.Rotationconvergedin3iterations.从结果来看:Q1,Q2,Q3,Q4,为因子1;Q5,Q6,Q7,Q8,Q9为因子2。7因子命名因子1包括Q1,Q2,Q3,Q4,;因子2包括Q5,Q6,Q7,Q8,Q9。前者命名为:性冲动对生活的干扰;后者是:性冲动对自我意识的影响。信度Cronbach’sɑ系数所有题目的Cronbach’sɑ系数=0.879。因子1(Q1,Q2,Q3,Q4)的Cronbach’sɑ系数=0.824,因子2(Q5,Q6,Q7,Q8,Q9)的Cronbach’sɑ系数=0.819。说明:因子内部的一致性信度较高。
本文标题:中介效应作业
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