14、因子分析：从探索到验证的全面解析

因子分析：从探索到验证的全面解析

1. 因子分析的基础与大脑关联

在心理学研究中，并行处理计算模型与人类大脑神经元之间的连接系统存在相似性。多维尺度分析中使用的表征类比，可能不仅是一种方便的工具，还能揭示大脑中神经元网络的实际运作方式。就像多维尺度分析模型为心理物理学提供概念基础一样，因子分析在心理测量学中也发挥着类似的作用。其成功可能不仅仅是因为统计上的便利，还可能是因为它反映了人类对物体（或人）之间差异进行判断的认知过程。大脑中的一种特定神经架构，在计算机中模拟时能够进行因子分析，这意味着大脑本身在处理大量输入信息时可能也会运用因子分析。

2. 因子分析在心理测试构建中的应用

在心理测量测试构建中，对问卷中所有项目相关性进行因子分析，为项目分析提供了一种替代技术，同时还能提供有关测试规范的概念结构和测试偏差形式的额外信息。如今有许多程序可用于进行因子分析，大多数统计软件包都将其作为选项之一。然而，由于因子分析对心理学家来说更多是一种概念工具而非统计技术，业余使用这些程序存在风险。统计软件包自动运行因子分析时会使用预设的默认值，这些默认值对数据有一定假设，在某些特定情况下可能并不合理。因此，需要专业的心理测量学家参与，他们要在过程的各个步骤就可用选项做出明智的决策。

3. 确定项目误差估计的起始值

在缺乏指导的情况下，统计程序会使用默认选项，这些选项通常由统计学家而非心理测量学家设计，可能会无意中误导用户。第一组选项为拟合模型的迭代过程提供起始值。这些起始值通常是对每个变量受误差污染程度的估计，也就是可靠性的估计。如果已知可靠性，可以直接输入；如果不知道，程序通常会根据变量与其他变量的最大相关性或其与所有其他变量的平均相关性来估计