
SPSS因子分析變量數(shù)據(jù)還需要標準化處理嗎
SPSS因子分析變量數(shù)據(jù)還需要標準化處理嗎? SPSS答疑群的讀者最近提出這樣一個問題。
我的第一反應(yīng)是擠出三個字來回答:不需要!
我猜測提問的人聽到這三個字,心里會“咯噔”一下,哦,原來不需要標準化??墒沁^不了多久又開始懷疑,這么多變量,單位不同,量綱不同,為什么不標準化呢?
要回答這個問題,可能需要引用很多本教程,而問題可能恰恰就起源于這些教程和課本。很多初學者發(fā)現(xiàn),不同的書的因子分析內(nèi)容對這個問題要么避而不談,要么觀點截而不同。
說到這里,我也開始沒有底氣回答這個問題了。
首先我想說,在學習SPSS統(tǒng)計分析時,你有任何的疑問都應(yīng)該被提出來,而不是藏著掖著,為什么呢?SPSS終究是工具,過度依賴工具將使我們喪失思考,最終導致統(tǒng)計方法濫用,多提問,有助于你站在統(tǒng)計思維上運用SPSS工具,選擇最恰當?shù)姆椒ū韧耆蕾嚬ぞ吒匾?
我相信一點,能出版教程的作者,在內(nèi)容撰寫時,每一個、每一行文字都是深思熟慮過的,我們讀書的時候持疑問態(tài)度是可以的,但最后要形成自己的判斷,這個最重要。
關(guān)于這個問題,我的理解如下:
一、SPSS默認選項 的理由
SPSS執(zhí)行因子分析過程時,在【分析】選項參數(shù)中,模型選定【相關(guān)性矩陣】,以分析變量的相關(guān)矩陣作為提取公因子的依據(jù),為什么不是默認選定【協(xié)方差矩陣】?SPSS背后的專家團隊充分考慮到用戶的體驗,從第一步選入原始變量,到默認選定【相關(guān)性矩陣】,不同層級的用戶,尤其是初學者,使用默認步驟和選項得到的結(jié)果,比隨意選擇和設(shè)定參數(shù)得到的結(jié)果更可靠些。
既然如此,我們?yōu)槭裁床唤邮荛_發(fā)團隊的善意呢?
二、因子分析輸出結(jié)果的理由
SPSS因子分析默認流程得到輸出的結(jié)果之一,因子得分是標準化的,可以理解為在默認選擇使用【相關(guān)性矩陣】來研究公因子的過程中,SPSS對變量自動進行了數(shù)據(jù)標準化處理。
三、因子分析原理的理由
因子分析最大的適用基礎(chǔ)是什么?是相關(guān),它是建立在相關(guān)性基礎(chǔ)上的多元分析方法。使用【相關(guān)矩陣】或【協(xié)方差矩陣】在建模時具體運算不同,用SPSS做因子分析建模時,一般認為,如果使用【協(xié)方差矩陣】需要考慮對變量進行適當?shù)臉藴驶幚恚褂肧PSS默認的【相關(guān)性矩陣】不需要標準化處理,軟件會自動考慮處理。
? 必須說明,以上三項理由,都是基于SPSS軟件因子分析建模,單獨講因子分析模型或其他軟件時,請慎重參考。
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