格致方法·定量研究系列 因子分析：统计方法与应用问题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 金在温（Jae-On Kim），[美] 查尔斯·W·米勒（Charles，W.Mueller 著，吴晓刚 编，叶华 译

图书标签:

• 因子分析
• 统计学
• 定量研究
• 数据分析
• 心理测量
• 社会科学
• SPSS
• R语言
• 方法论
• 格致方法

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543225961

版次：1

商品编码：11841266

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：127

字数：86000

正文语种：中文

内容简介

　　在经济学、政治学、社会学、心理学和教育学等学科领域，因子分析法应用广泛。
　　《格致方法·定量研究系列 因子分析：统计方法与应用问题》作者用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下最有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，以及如何解释从这些分析中得到的各项系数。此外，作者也回答了在探索性因子分析中抽取出来的尺度得分，并讨论了分析他们是会遇到的一些问题。

内页插图

目录

序

第1章 导论
第1节 对因子分析基础的回顾
第2节 本书涵盖的基本方案和方法

第2章 抽取初始因子的方法
第1节 主成分、特征值和向量
第2节 公因子模型的变型
第3节 最小二乘法
第4节 基于最大似然法的解决方案
第5节 Alpha因子分析法
第6节 映像分析

第3章 旋转的方法
第1节 图像旋转、简单结构和参照轴
第2节 正交旋转的方法：四次方最大法、最大方差法和均等变化法
第3节 斜交旋转的方法
第4节 旋转至目标矩阵

第4章 再论因子数量的问题
第1节 检验显著性
第2节 通过特征值进行设定
第3节 实质重要性的准则
第4节 碎石检验
第5节 可解释性和恒定性的原则

第5章 验证性因子分析简介
第1节 因子分析性模型被经验证实的程度
第2节 模型所暗示的经验限制的数量
第3节 另一种概念的经验证实：抽样准确性
第4节 验证性因子分析

第6章 建立因子尺度
第1节 因子尺度的不确定性
第2节 抽样变异性和模型拟合的不同标准
第3节 多个公因子和更复杂的情况
第4节 基于因子的尺度
第5节 成分得分

第7章 对常见问题的简单回答
第1节 与变量的性质以及它们的测量有关的问题
第2节 与使用相关或协方差矩阵有关的问题
第3节 与显著性检验和因子分析结果稳定性有关的问题
第4节 其他各种统计问题
第5节 与书、期刊和计算机程序有关的问题

注释
参考文献
术语表
译名对照表

前言/序言

格致方法·定量研究系列：因子分析：统计方法与应用问题 引言：探索数据背后的深层结构，揭示变量间的隐藏联系 在海量数据日益充斥的当今世界，如何从繁杂的信息中提炼出有价值的洞见，成为学术研究、商业决策乃至于日常生活中的一项重要挑战。我们常常面对大量相互关联的观测变量，它们可能指向同一个潜在的、不易直接测量的根本原因。此时，单纯地分析单个变量或其简单组合，往往难以触及问题的本质。我们迫切需要一种能够穿透现象层，深入挖掘数据内在结构的统计学工具。 《格致方法·定量研究系列：因子分析：统计方法与应用问题》正是为此应运而生。本书旨在系统而深入地阐述因子分析这一强大的多元统计技术，它不仅能够帮助研究者识别和提取数据中的潜在因子，更能解释这些因子与观测变量之间的关系，从而实现对复杂现象的简化与深刻理解。本书将带领读者穿越统计学的殿堂，掌握因子分析的核心理论、精妙方法以及在不同领域的广泛应用，助力您在定量研究的道路上迈出坚实而自信的步伐。 第一部分：因子分析的理论基石——理解其核心概念与模型 因子分析的根基在于其独特的模型构建。它假设观测到的多个变量可以由数量较少的、不可直接观测的潜在因子所解释。简单来说，就是“少量的原因”导致了“大量的现象”。本书将从最基础的概念入手，层层递进地剖析因子分析的理论框架。 潜变量与显变量： 我们首先会清晰界定因子分析中的“潜变量”（Latent Variables），即那些我们试图测量但无法直接观测到的抽象概念，如“智力”、“满意度”、“风险偏好”等。与之相对的是“显变量”（Observed Variables），即我们实际收集到的可测量数据，如考试成绩、问卷得分、股票价格波动等。理解这两者之间的关系是掌握因子分析的关键。 因子模型： 本书将详细介绍经典的因子分析模型。我们将深入探讨线性模型，即每个观测变量都可以表示为潜在因子的线性组合，再加上一个独特的误差项。我们会详细推导模型方程，并解释模型中各项参数的含义，例如因子载荷（Factor Loadings）、公共因子方差（Communality）和唯一性方差（Uniqueness）。 因子模型假设： 任何统计模型都有其内在的假设。本书将详细阐述因子模型的核心假设，包括变量的正态性、线性关系、因子线性组合以及误差项的独立性等。理解这些假设的意义及其对分析结果的影响，是进行有效因子分析的前提。 因子分析的目标： 我们将明确因子分析的主要目标。这包括： 降维（Dimensionality Reduction）： 通过识别少数潜在因子，用更少的变量来解释原始数据集的变异，从而简化数据结构，降低分析的复杂度。 结构识别（Structure Identification）： 揭示变量集合背后潜在的、隐藏的结构和关系。 变量解释（Variable Interpretation）： 理解每个观测变量与潜在因子之间的关系，从而赋予因子有意义的解释。 测量误差的隔离： 区分可由共同因子解释的变异（公共方差）与由个体特异性原因和测量误差引起的变异（唯一性方差）。 因子分析与主成分分析（PCA）的辨析： 在许多研究中，因子分析常与主成分分析（PCA）相混淆。本书将专门辟出章节，详细对比两者的模型原理、分析目标和适用场景，帮助读者清晰地区分它们，并选择最适合自己研究需求的分析方法。PCA旨在最大化方差的提取，寻找新的不相关的主成分来替代原始变量；而因子分析则旨在解释变量之间的协方差结构，寻找潜在的公共因子。 第二部分：因子分析的核心方法——从理论到实践的严谨推导 掌握了理论基础后，本书将带领读者进入因子分析的具体操作层面，详细介绍各种主要的因子提取和因子旋转方法。 因子提取方法（Factor Extraction Methods）： 主轴因子法（Principal Axis Factoring, PAF）： 这是最经典的因子提取方法之一。本书将详细阐述其基本原理，即从变量协方差矩阵中提取公共因子，并解释如何估计公共方差。 最大似然法（Maximum Likelihood, ML）： 这种方法基于统计推断的原理，通过最大化似然函数来估计因子模型参数。本书将介绍其模型假设、估计过程以及在不同数据分布下的应用。 最小残差法（Least Squares Method）： 介绍其他一些常用的因子提取方法，并对其优缺点进行比较。 因子数量的确定： 因子分析的另一个关键在于确定合适的因子数量。本书将介绍多种常用的判别准则，如Kaiser准则（特征根大于1）、碎石图法（Scree Plot）以及并行分析法（Parallel Analysis），并讨论如何结合专业知识来做出最终决策。 因子旋转方法（Factor Rotation Methods）： 因子提取的结果通常不是唯一的，可能需要进行因子旋转以获得更具解释性的因子结构。 正交旋转（Orthogonal Rotation）： 详细介绍正交旋转的原理，即保持因子之间的独立性。重点讲解： 方差最大化旋转（Varimax Rotation）： 这是最常用的正交旋转方法，旨在使每个因子上的载荷尽可能地集中在少数变量上，或者非常大，或者非常小，从而使因子更容易解释。 四次方最大化旋转（Quartimax Rotation）： 介绍其原理及适用场景。 斜交旋转（Oblique Rotation）： 介绍斜交旋转的原理，即允许因子之间存在相关性，这在许多实际应用中更为常见。重点讲解： 斜交最大方差旋转（Direct Oblimin Rotation）： 介绍其核心思想和操作步骤。 普罗马克思旋转（Promax Rotation）： 讲解其特点和优势。 旋转结果的解释： 强调旋转的目的是为了使因子结构更清晰，更易于理论解释，并指导读者如何解读旋转后的因子载荷矩阵。 因子得分的计算与应用： 在确定了因子模型后，我们还可以计算每个样本的因子得分，即每个样本在每个潜在因子上的得分。本书将介绍几种常用的因子得分计算方法，如回归法、安德森-鲁宾法等，并阐述因子得分在后续分析中的应用，例如将其作为新的变量用于聚类分析、回归分析等。 第三部分：因子分析的实际应用——在各领域的深度探索 理论与方法的掌握最终是为了解决实际问题。本书的第三部分将聚焦于因子分析在不同学科领域的广泛应用，通过丰富的案例研究，展示因子分析的强大生命力。 心理学与教育学： 智力结构的研究： 因子分析是理解人类智力结构的核心工具，例如，识别出“语言能力”、“数理逻辑能力”、“空间想象能力”等潜在智力因子。 人格特质的测量： 分析大量人格问卷条目，识别出“外向性”、“神经质”、“开放性”等基本人格维度。 学习动机的构成： 探索影响学生学习动机的深层因素，如内在兴趣、外部奖励、成就需求等。 市场营销与消费者行为： 消费者细分： 基于消费者对产品属性的偏好、购买行为等数据，进行因子分析，识别出不同的消费者群体，如“价格敏感型”、“品质追求型”、“时尚引领型”等。 品牌形象研究： 分析消费者对品牌的认知，揭示构成品牌形象的关键要素，如“可靠性”、“创新性”、“服务质量”等。 产品属性的重要性： 确定哪些产品属性对消费者的购买决策影响最大。 社会学与政治学： 社会态度与价值观： 分析大规模调查数据，识别出支撑社会成员态度的潜在维度，如“保守主义”、“自由主义”、“集体主义”、“个人主义”等。 政治意识形态的构成： 揭示不同政治观点的背后存在的共同因子。 社会经济地位的测量： 综合收入、教育、职业等多个变量，构建衡量社会经济地位的因子。 医学与生物学： 疾病风险因子识别： 分析大量生理指标和生活习惯数据，找出与特定疾病发生密切相关的潜在风险因子。 基因表达谱分析： 在基因组学研究中，利用因子分析探索基因表达模式的共同变异来源。 医学诊断模型的构建： 辅助识别影响疾病诊断的关键症状和指标。 经济学与金融学： 宏观经济指标的简化： 将大量经济指标（如GDP、通货膨胀率、失业率等）归纳为少数几个关键的宏观经济因子，便于宏观经济形势的分析。 股票市场因子模型： 识别驱动股票收益率的共同因子，如市场因子、规模因子、价值因子等。 投资组合优化： 基于因子分析结果，构建更有效的投资组合。 其他领域： 只要涉及多变量数据分析，因子分析都能找到其用武之地，例如在环境科学中分析污染源、在信息科学中进行用户画像等。 第四部分：因子分析的应用问题与注意事项 理论再完美，实践中总会遇到各种挑战。本书的最后部分将聚焦于因子分析在应用过程中可能遇到的问题、误区以及如何规避它们。 数据准备与预处理： 强调数据质量的重要性，包括缺失值处理、异常值识别、变量的标准化等。 变量的选择： 讨论在进行因子分析前，如何根据研究目的合理选择变量，以及变量之间的相关性对分析结果的影响。 因子载荷的解释： 深入探讨如何解读因子载荷矩阵，以及如何根据载荷大小和符号来理解变量与因子之间的关系。 因子命名： 因子命名是因子分析中极具挑战性但又至关重要的一步。本书将提供一些实用的命名策略和原则，强调命名应基于理论和领域知识，并力求简洁、准确、具有代表性。 结果的有效性检验： 讨论如何评估因子分析模型的拟合优度，以及如何判断提取的因子是否具有统计学意义和实际意义。 多重共线性问题： 因子分析本身可以处理变量间的相关性，但某些情况下，过于强烈的多重共线性可能影响模型的稳定性和解释性。 样本量大小的影响： 探讨样本量对因子分析结果可靠性的影响，并提供一些样本量选择的指导性建议。 与路径分析、结构方程模型的联系： 简要介绍因子分析作为更复杂模型（如结构方程模型）的组成部分，展示其在更广泛的统计建模中的作用。 统计软件的应用： 虽然本书侧重于原理和方法，但也会提及如何利用SPSS、R、Python等主流统计软件来实现因子分析，并提供一些关键的输出解读指导。 结语：成为数据时代的洞察者 《格致方法·定量研究系列：因子分析：统计方法与应用问题》不仅仅是一本教科书，更是一位引领您探索数据深层奥秘的向导。本书力求严谨而不失通俗，理论与实践并重。无论您是统计学专业的研究者，还是希望提升数据分析能力的各个领域从业者，本书都将为您提供一套坚实的理论框架和一套实用的操作工具。通过学习因子分析，您将能够穿透纷繁的表象，洞察事物的本质，从而在数据驱动的时代，做出更明智、更具洞察力的决策。掌握因子分析，就是掌握了理解复杂世界的一把钥匙。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的感受，就像是经历了一场酣畅淋漓的智力探险。我尤其欣赏作者在探讨“应用问题”时所展现出来的深刻洞察力。它远不止是一本介绍方法的书，更像是一本实战手册，里面穿插了大量真实案例的剖析。那些案例的选取非常贴近商业环境和社会科学研究的前沿，比如如何用因子分析来解析消费者行为的潜在维度，或者如何构建服务质量的评价体系。作者没有回避实际操作中遇到的陷阱，比如“过度拟合”或者“因子命名不当”这些常见痛点，并提供了非常具有建设性的规避策略。这种既有理论深度又有实践温度的写作风格，极大地提升了阅读体验。它让我意识到，统计分析的真正价值，不在于计算结果本身有多精确，而在于我们能否基于这些结果，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书提供了一种非常独特的视角来看待数据简化和维度归约的问题。它超越了传统教科书只关注“如何计算”的层面，而是深入探讨了“为何要这样计算”以及“计算结果意味着什么”。作者似乎非常擅长将抽象的统计学概念与具体的现实世界问题建立桥梁。当我读到关于“潜在结构”的讨论时，我突然明白了为什么有些看似毫不相关的变量，在因子分析后会聚合在一起——那是它们共同指向了一个更深层次的、不可观测的人类心理或市场机制。这种洞察力，是我在其他统计书籍中很少能找到的。它不仅提升了我的数据处理能力，更重要的是，它重塑了我对复杂现象进行结构化思考的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表设计也值得称赞，这对于一本偏向技术的书籍来说至关重要。那些复杂的数学推导，都被清晰地用公式块和注释标注了出来，即便是一些比较绕的矩阵运算，看起来也不会让人感到心烦意乱。特别要提到的是，书中对不同统计软件输出结果的解读部分，它没有局限于某一个特定软件，而是提炼出了普适性的判断标准。这对于我这种需要经常在不同分析平台间切换的研究人员来说，简直是福音。它教会了我如何透过软件的界面，去看清背后隐藏的统计原理，而不是盲目地相信屏幕上显示的数字。这种“授人以渔”的教学思路，让这本书的实用价值大大超越了一般的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容简直是为我量身定做的！我一直对如何系统地从海量数据中提炼出关键驱动因素感到困惑，这本书的结构设计得非常巧妙，它没有堆砌枯燥的数学公式，而是将复杂的统计概念拆解得非常直观。特别是它在讲解如何设定初始模型时的那些详尽步骤，简直是教科书级别的指南。我记得其中有一章节专门讨论了如何处理因子旋转中的主成分选择问题，那种严谨又不失灵活的论述方式，让我仿佛有了一位经验丰富的导师在手把手教学。通过阅读，我不仅理解了因子分析背后的逻辑，更重要的是，学会了如何在实际的项目中，用这些方法论去构建一个可靠且具有解释力的模型。对于那些希望从“数据小白”跨越到“数据分析师”的人来说，这本书绝对是不可多得的内功心法，它教会的不是简单的工具操作，而是深层次的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常沉稳，带着一种学者特有的严谨和对知识的敬畏。我发现它在论述基础概念时，采用了层层递进的方式，确保读者不会因为跳跃性的思维而产生理解上的断层。例如，在讲解因子载荷矩阵的解读时，作者没有直接给出结论，而是先回顾了变量之间的协方差结构，这使得后面对因子解释的理解变得水到渠成。对我个人而言，最受启发的是关于“模型选择标准”的那部分论述。在面对多个解释力相近的模型时，该如何权衡简洁性、稳定性和理论合理性，作者给出了一个非常清晰的决策树。这种对细节的关注和对逻辑一致性的坚持，使得整本书的学术价值非常高，完全可以作为进阶研究的参考资料长期保留。

评分☆☆☆☆☆

这套书的内容很好，每本书是个专题，不懂的模型可以从里面找到答案。

评分☆☆☆☆☆

很好的东西，刚收到，很不错很不错！

评分☆☆☆☆☆

刚开始看 属于进阶书籍 比较值得研究

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学习中的参考书，努力学习

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双十一囤货，同学推荐看格致方法系列的书。

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哦第七十九世界顶级的节日我看是那些想念想念想念想念大男大女的牛奶等你

评分☆☆☆☆☆

非常好的一套书，值得阅读。

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好书，适合博士研究和模型设置

评分☆☆☆☆☆

不错的东西，物有所值。