探索性因子分析与验证性因子分析异同比较_周晓宏

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1、第8卷第9期科技和产业Vol18,No192008年9月ScienceTechnologyandIndustrySep.,2008文章编号:1671-1807(2008)09-0069-03探索性因子分析与验证性因子分析异同比较周晓宏,郭文静(安徽工程科技学院,安徽芜湖241000)摘要:探索性因子分析与验证性因子分析是因子分析的两种形式。它们都是以普通因子模型为理论基础,但两者之间也有区别,如在基本思想、应用前提、理论假设、分析步骤和应用范围等方面均存在较大差异。在管理研究中,使用因子分析时,应将这两种因子分析方法结合起来使用。关键词:因子分析;探索

2、性因子分析;验证性因子分析中图分类号:F22文献标志码:A因子分析(FactorAnalysis,也称因素分析)是一变量(指标)只在一个因子(潜变量)上负荷不为零,类降维的相关分析技术,用来考察一组变量之间的协x1、x2、x3是潜变量N1的指标,x4、x5是潜变量N2的指方差或相关系数结构,并用以解释这些变量与为数较标。[1]少的因子(即不可观测的潜变量)之间的关联。作为多元统计分析的一个重要分支,自20世纪50年代以来,随着计算机技术的发展,因子分析在社会学、管[2]理学、经济学等领域中得到广泛的应用。目前因子分析包括探索性因子分析(Explorat

3、oryFactorAna-lysis,EFA)和验证性因子分析(ConfirmatoryFactoryAnalysis,CFA,也称为实证性因子分析、证实性因子分析、确定性因子分析)。虽然探索性因子分析和验证性因子分析都是管理研究中一种非常重要的方法,但由于诸多学者对这两种因子分析的理解不尽相同,以致于在管理研究中这两种因子分析的正确使用尚未形成共识,甚至还将这两种因子分析混为一体,直图1因子结构模型[3]接影响了科学研究的严谨性、科学性。实际上,这将图1所示的因子模型推广至一般意义上的因两者之间既有联系,也有区别,本文将从不同的方面子模型后,各观测变

4、量xi与m个公共因子N1,N2,,,对这二者进行比较分析。Nm之间的关系可以用数学模型表示如下:1探索性因子分析和验证性因子分析x1=K11N1+K12N2+,+K1mNm+D1相同之处,,,,,xk=Kk1N1+Kk2N2+,+KkmNm+Dk两种因子分析都是以普通因子分析模型作为理其中:xi为各观测变量;Ni是公共因子;Di是xi论基础,其主要目的都是浓缩数据,通过对诸多变量的特殊因子,有时也称误差项,包括xi的唯一性因子的相关性研究,可以用假想的少数几个变量(因子、潜和误差因子两部分;Kij是公共因子的负载;m是公共变量)来表示原来变量(观测变量

5、)的主要信息。图1因子N1,N2,,,Nm的个数,k是各观测变量x1,,,xk所示即为最简单、也最为常见的因子模型,每个观测收稿日期:2008-06-23作者简介:周晓宏(1970-),男,安徽桐城人,安徽工程科技学院副教授,博士,主要从事技术经济、项目管理等研究;郭文静(1972-),女,安徽砀山人,安徽工程科技学院图书馆讲师。注:本文为安徽工程科技学院研究重点项目69科技和产业第8卷第9期的个数,m

6、子集对应,以检验这种结构是否与观测数据其中:一致。也就是在上述数学模型中,首先要根据先验信TTx=(x1,x2,,,xk),N=(N1,N2,,,Nm),D=息判定公共因子数m,同时还要根据实际情况将模型T[5](D1,D2,,,Dk)中某些参数设定为某一定值。这样,验证性因子分,析也就充分利用了先验信息,在已知因子的情况下检K11+K1m验所搜集的数据资料是否按事先预定的结构方式产A=,是负载矩阵+++生作用。Kk1,Kkm2.3理论假设不同探索性因子分析的假设主要包括:¹所有的公共2探索性因子分析和验证性因子分析因子都相关(或都不相关);º所有的公

7、共因子都直接的差异之处影响所有的观测变量;»特殊(唯一性)因子之间相互2.1基本思想不同独立;¼所有观测变量只受一个特殊(唯一性)因子的因子分析的基本思想是要寻找公共因子,以达到影响;½公共因子与特殊因子(唯一性)相互独立。验降维的目的。探索性因子分析主要是为了找出影响证性因子分析克服了探索性因子分析假设条件约束观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量太强的缺陷,其假设主要包括:¹公共因子之间可以之间的相关程度,以试图揭示一套相对比较大的变量相关,也可以无关;º观测变量可以只受一个或几个的内在结构。研究者的假定是每个指标变量都与某公共因子的影响,

8、而不必受所有公共因子的影响;»个因子匹配,而且只能通过因子载荷凭知觉推断数据特殊因子之间可以相