因素分析常見問題PART 3

1.何謂因素負荷量(factor loading)？

因素負荷量其實是因素與變量的簡單回歸(factoràitem)，也就是皮爾森相關。負荷量的平方為因素對變量的解釋能力，又稱為題目信度(item reliability)，一般建議，信度大於0.5以上是比較理想的標準。這此標準之下，因素負荷量大於0.7是比較理想的。

2.何謂交叉負荷量(cross loading)？

交叉負荷量是其它因素與變量的相關，在單一構面準則的要求下，每個變量只能屬於某一個特定因素，因此會與某一個因素有較高的關係，而與其它的因素較無相關，但實務上不可能沒有相關。在一般學者的建議下，交叉負荷量0.4以下可以算是較低，可以忽略，也有人建議以0.3作為忽略的標準。

3.估計方法—主成份分析法

主成份分析法是將所有變量予以線性組合，計算所有變量共同解釋的方差，此一線性組合稱為主要成份。計算出的第一個主成份解釋全體方差最大的一部份，再利用第二個主成份解釋剩餘的方差，直到所有變量的方差都被解釋完為止。因此，有多少的變量就會有多少個主成份。一般研究保留解釋量較大的幾個成份，來代表原來所有的變量。主成份分析法適用於簡化大量變量為較少數的因素時使用，一般學術研究報告都使用此法。

4.估計方法—主軸法

主軸因素法是分析變量之間的共同方差，主軸法是將相關矩陣中的對角線，由原先的1改為共同性來取代。作法與主成份是一樣的，從萃取出第一個因素，一直到所有變量的方差被解釋完畢為止。利用此一方法所萃取出的因素負荷量會略低於主成份法所萃取出的負荷量，累積解釋變異量也會稍為低一些，但萃取出來的因素結果是一樣的。

5.轉軸法—直交轉軸

轉軸法可以使因素負荷量易於解釋。進行轉軸之後，可以讓變項在每個因素的負荷量變大或變小，而易於觀察。

在直交轉軸法中，假設因素與因素之間沒有相關，因素軸之間的夾角等於 90 度；優點是因素之間提供的訊息不會重疊，在數據縮減時是很好的選擇；缺點是強迫因素之間不相關，與實務上的情形不太相符，因為在實際的社會科學研究中，因素之間有相關的可能性很高。最常使用的轉軸法為最大方差法。

6.轉軸法—斜交轉軸

「斜交轉軸」(oblique rotations)，表示因素與因素之間彼此有某種程度的相關，因素軸之間的夾角不是90 度，目的是找到幾個有理論意義的因素。如果因素進行分析後，要利用因素分數做後續的分析，應採用斜交轉軸。直接斜交轉軸法(Direct Oblimin)、Promax 轉軸法是最常使用的方法。