因子变量的取值和对共性因子变量做出合理的解释。Р因子分析是首先提出一个假设模型,然后估计模型中的常数(参数),再来解决实际问题。?因子分析可分为两类,一类为探索性因子分析,另一类为确定性因子分析。探索性因子分析通常称为因子分析,主要应用在数据分析的初期阶段,其目的是探讨可测变量的特征、性质及其内部的关联性,并揭示有哪些主要的潜在因子可能影响这些可测变量。它要求所找出的潜在因子之间相互独立及有实际意义,并且这些潜在因子尽可能多的表达原可测变量的信息。其结果一般不需要进行统计检验,在结构方程模型分析中,可通过探索性因子分析建立理论变量。Р确定性因子分析是在探索性因子分析的基础上进行的,当已经找到可测变量可能被哪一个潜在因子影响,而只需进一步明确每一个潜在因子对可测变量的影响程度,以及这些潜在因子之间的关联程度时,则可进行确定性因子分析。该分析不要求所找出的潜在因子之间相互独立,其目的是明确潜在因子之间的关联性,它是将对多个指标之间的关联性研究简化为对较少几个潜在因子之间的关联性研究,其分析结果需进行统计检验,确定性因子分析是结构方程模型分析的关键一步。?本章节主要介绍探索性因子分析。Р一用探索性因子分析方法探讨综合评价体系?例为评价医院的医疗工作质量,某研究者收集了近三年的门诊人次、出院人数、病床利用等9个指标,具体数据如下表所示,试用因子分析方法探讨其综合评价体系。Р数据输入?1)启动SPSS,进入定义变量工作表,分别用name命令设置10个变量“x0”、“x1”、“x2”、“x3”, “x4”、“x5”、“x6”, “x7”、“x8”、“x9”分别代表体门诊人次、出院人数、病床利用率、病床周转次数、平均住院天数、治愈好转率、病死率、诊断符合率、抢救成功率。除x0,x2小数位数为0以外,其他指标小数位(Decimals)依题都定义为2。Р2)进入数据视图工作表输入数据,见图。
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