因素分析：从探索性到验证性的因素分析（附光碟） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 问卷分析
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　　「因素分析：从探索性到验证性因素分析」，一书的撰写是基于前述因素而发展的系络。因而，本书以建构因素分析模型的架构与步骤开始，探究建构因素分析因素分析的的雏型，接着再以各专题探索的方式，使用SPSS软体去进一步说明因素分析模型的建构目标，假设，因素萃取，转轴（正交与斜交），因素命名，与因素分数等问题。然后再使用MATLAB软体程式去探究主成份与共同因素萃取与转轴等矩阵代数演算的问题。最后，再以LISREL软体去执行验证性因素分析模型与结构方程式模型分析的问题。

本书特色

　　本书可说是一本完整从探索性到验证性因素分析，再深入进行到建构结构方程式模型分析的一本书。其中以各案例档案为范例使用SPSS，MATLAB，与LISREL软体程式去处理与执行分析，并制作档案光碟可供读者研习。

　　适用提供于研究所硕士班与博士班研究生在社会及行为科学领域的教学，撰写量化论文使用统计学分析技术或方法的参考，并适用于对矩阵代数，共变数结构模型的演算与其演算软体的操作有兴趣的读者提供其基础数学的认知。

作者简介

余桂霖

　　现任：
　　国防大学政治作战学院 政治学系专任副教授

　　学历：
　　政战学校政研所博士

　　学术专长：
　　社会科学研究方法ˋ国际关系研究

统计方法应用与实践：多元数据分析的深度解析 本书聚焦于现代社会科学、市场研究、心理测量及工程设计等领域中，对复杂数据集进行结构化和简化处理的核心工具——多元统计分析方法。本书旨在提供一套系统、深入且实用的方法论指导，帮助读者从海量原始数据中提炼出稳定、可解释的潜在结构。 第一部分：数据准备与基础统计思维的重塑 在深入探讨复杂模型之前，本书首先构建了扎实的统计学基础和严谨的数据处理流程。这部分强调数据质量是模型效力的前提，而非附属环节。 第一章：多元数据的预处理与清洗 本章详细阐述了处理结构化和半结构化数据的必要步骤。内容涵盖： 数据缺失机制的识别与处理策略： 区分完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR），并对比插补技术（均值、中位数、回归预测、多重插补MICE）的适用场景和潜在偏差。 异常值（Outlier）的识别与稳健性分析： 介绍箱线图、Cooks距离、马氏距离等方法，并讨论在不同统计范式下（参数法与非参数法）如何权衡剔除、转换或使用稳健估计量。 变量的尺度化与标准化： 深入分析何时需要进行Z-分数标准化、Min-Max归一化或秩转换，以及这些操作对后续模型（如主成分分析、聚类分析）收敛性和解释性的影响。 共线性与多重共线性诊断： 讲解方差膨胀因子（VIF）和特征值诊断，为后续回归模型和结构方程模型中的变量筛选提供依据。 第二章：描述性统计的深度解读 本书超越了对平均数、标准差的简单罗列，侧重于多变量分布的形态学分析： 分布形态的度量： 详细解析偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的实际意义，以及如何通过数据变换（如Box-Cox变换）来逼近正态分布假设，这对于参数检验至关重要。 相关性结构的初步探索： 介绍Pearson、Spearman等级相关系数以及Kendall's Tau，并强调相关系数矩阵的解读，为降维技术的应用打下基础。 图形化探索技术： 重点介绍散点图矩阵（Scatterplot Matrix）、平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）和热力图（Heatmap）在揭示变量间复杂关系中的应用。 第二部分：数据降维与潜在结构探索（Uncovering Latent Structure） 本部分是本书的核心技术部分，侧重于如何从高维数据中提取信息量最大的低维表示，同时保持对原始信息的解释力。 第三章：主成分分析（PCA）的理论与实践 本章将PCA定位为一种数据压缩和信息浓缩的技术，而非解释变量间因果关系的模型。 核心原理与数学基础： 详细阐述特征值与特征向量的计算过程，以及如何通过方差保留比例来确定主成分的数量。 应用指南与局限性讨论： 强调PCA对变量间线性关系的敏感性，并指导读者如何评估成分旋转（如Varimax、Quartimax）对结果可解释性的提升。 实际案例演示： 通过经济指标数据集，展示如何将数十个宏观经济变量简化为少数几个代表“经济健康度”和“市场波动性”的综合指数。 第四章：典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA） 本书将CCA置于探索两个变量集之间关系的角度进行讲解，区别于传统的多元回归。 CCA的数学框架： 解释如何最大化两个变量集（X集和Y集）的线性组合之间的相关性。 典型载荷与典型得分的解释： 如何根据载荷量（Loadings）来理解每个变量对所构建的“典型变量”的贡献度。 第三部分：构建与检验测量模型（Construct Measurement and Validation） 本部分转向社会科学和心理测量领域，专注于如何验证一套问卷或测量工具的内在质量和结构效度。 第五章：验证性数据分析的基石——测量模型评估 本章侧重于从理论模型出发，检验数据是否符合既定的理论结构。 潜变量（Latent Variables）的概念界定： 清晰区分“概念维度”与“观测指标”。 信度分析的深入探讨： 不仅限于Cronbach's Alpha，还引入了组合信度（Composite Reliability, CR） 和平均方差提取量（AVE），强调其在验证性框架下的重要性。 收敛效度与判别效度的量化： 详细阐述如何通过比较AVE的平方根与变量间的相关系数来严格检验判别效度。 第六章：基于模型的路径分析（Path Analysis） 本章作为结构方程模型（SEM）的简化前身，用于检验一组变量之间预设的因果路径关系。 路径图的绘制与符号系统： 规范化路径图的绘制规则，明确解释单向箭头（因果效应）和双向箭头（共变关系）的含义。 直接效应与间接效应的分解： 介绍Sobel检验或Bootstrap方法来评估中介效应（Mediation Effects）的显著性。 模型的识别性问题： 讨论当模型中存在过多自由参数时，可能导致的参数估计不唯一问题。 第四部分：高级模型选择与应用拓展 本书的最后部分面向有一定基础的研究者，介绍如何根据研究目标选择最合适的模型范式。 第七章：混合方法与模型比较 本章提供了一个决策框架，指导读者在相似目标下选择最优模型： 聚类分析（Cluster Analysis）作为探索性分组工具： 介绍K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）的应用，以及如何结合Silhouette系数来确定最优簇数。 判别分析（Discriminant Analysis, DA）的应用： 侧重于预测类别隶属关系，并检验不同群体间的差异是否能被变量集有效区分。 结构方程模型的整体框架概述（导引）： 简要介绍SEM如何将测量模型（CFA）和结构模型（路径分析）融为一体，为后续的深入学习指明方向。 第八章：统计软件操作与结果报告规范 本书强调实践操作的重要性，附带详尽的软件操作指南（使用主流统计包），并聚焦于结果的学术报告标准： 模型拟合指标的解读： 详细解析Chi-Square ($chi^2$)、RMSEA、CFI、TLI等指标的取值范围及其对模型接受度的判读。 效应量（Effect Size）的报告： 强调报告标准化路径系数和中介效应量在学术交流中的必要性。 本书特色： 本书将统计理论的严谨性与实际数据分析的复杂性相结合，所有章节均配有详细的操作步骤截图和典型研究案例的完整数据集分析流程。它不仅仅是一本理论参考书，更是一本可操作的“方法手册”，确保读者能够将学到的统计工具有效转化为具有解释力和说服力的研究成果。通过本书的学习，读者将能够熟练驾驭从数据清洗、结构探索到最终模型验证的全流程。

序

部分I　建构因素分析模型的基本概念，架构，与步骤
第一章　因素分析的基本概念与认知
第一节　绪言
第二节　关键词的概念意义
第三节　因素分析的逻辑基础
第四节　共同因素的数目与已调整相关矩阵的秩（the　Rank）
第五节　来自从共变数结构中获取因素所产生的不确定性
第六节　因素分析的基本假定
第七节　SPSS软体程式与语法指令的应用
第八节　电脑软体程式的应用　　　
第九节　结语

第二章　建构因素分析模型的基本架构与步骤
第一节　前言
第二节　建构多变项分析模型的结构途径
第三节　因素分析的一个假设范例
第四节　建构因素分析模型决定的分析图与步骤
第五节　结语

部分II　专题的探索，SPSS的应用与说明　
第三章　因素分析：一个管理学范例的说明
第一节　因素分析的目标
第二节　因素分析的一个假设范例
第三节　一个管理的范例说明
第四节　共同因素分析:步骤4与步骤5
第五节　结语

第四章　因素分析：一个心理学范例的说明
第一节　问卷设计
第二节　最初的考虑
第三节　进行分析
第四节　SPSS对因素的萃取（抽取）
第五节　从SPSS中解释其输出的结果
第六节　结语

第五章　因素分析：一个政治态度范例的说明
第一节　获得因素分析的因素因解法概述
第二节　一个政治态度范例的说明，资料的应用与基本分析
第三节　因素的发现与萃取
第四节　解释的改进
第五节　结语

部分III　矩阵代数的使用与MATLAB电脑软体的操作
第六章　因素分析与结构共变数矩阵的推论
第一节　概述
第二节　正交的因素模型
第三节　估计方法
第四节　因素的转轴
第五节　因素分数
第六节　因素分析的策略
第七节　结语

第七章　主成份分析：矩阵的与MATLAB电脑软体的操作
第一节　何谓主成份分析
第二节　基本原理与性质
第三节　主成份样本变异量的概述
第四节　特征值与特征向量的反覆因解法
第五节　实例演算的过程：使用　MATLAB　软体的反覆因解法
第六节　演算结果的说明
第七节　因素萃取的最后决定
第八节　结语

第八章　共同因素分析：矩阵的与MATLAB电脑软体的操作
第一节　因素分析的理论基础
第二节　缩减式相关系数矩阵
第三节　范例的演算：MATLAB软体的使用
第四节　结语

部分VI　从探索性因素到验证性因素分析
第九章　探索性因素与验证性因素分析
第一节　因素分析
第二节　资料推导的探索性因素分析
第三节　建构一个有理论基础的模型与因果关系的一个径路分析图
第四节　选择输入矩阵类型与估计被提出的模型
第五节　在SEM中模型检验的种种限制
第六节　考验检定模型的限制：因素负荷量的恆等性
第七节　结果的比较
第八节　结语　　　

第十章　从初阶到高阶的验证性因素分析
第一节　资料推导的探索性因素分析
第二节　建构因果关系的一个径路分析图
第三节　选择输入矩阵类型与估计被提出的模型
第四节　评估适配度的效标
第五节　解释与修饰模型
第六节　模型修饰的具体程序与结果
第七节　高阶的验证性因素分析　
第八节　结语

第十一章　验证性因素分析：交叉验证与恆等性检定
第一节　绪言
第二节　验证性因素模型的界定
第三节　验证性因素模型的辨识
第四节　验证性因素模型的估计
第五节　参数估计的实际考量与执行
第六节　评估适配度的效标
第七节　多分组或多重样本分析复核效化
第八节　结语

第十二章　从探索性因素分析到结构方程式模型分析
第一节　结构方程式模型的概述
第二节　资料推导的探索性因素分析
第二节　依据理论建构因果关系的一个径路分析图
第三节　结构方程式模型范例参数的界定与辨识
第四节　结构方程式模型参数的估计
第五节　选择输入矩阵类型与估计被提出的模型
第六节　隐含的共变数矩阵
第七节　多样本平均数结构分析
第八节　基准模型
第九节　结语

附件卡方（χ2）差异检定表

评分☆☆☆☆☆

**评价五** 我是一名剛入行的市場研究員，在工作中經常需要處理大量的消費者調查數據，而如何從這些數據中洞察消費者的真實想法和行為模式，是我一直以來面臨的挑戰。在一次偶然的機會下，我得知了這本《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》，這本書的標題正是我急需的。打開書本，我首先被作者親切且專業的語氣所吸引。他沒有使用過於艱澀的學術術語，而是用非常生活化的例子，解釋了什麼是潛在構念，以及為何需要因素分析來處理這些看不見的構念。在探索性因素分析（EFA）的部分，作者非常細心地講解了如何從眾多的問項中，歸納出幾個核心的「構面」。他詳細介紹了特徵值、解釋變異量、碎石圖等指標的意義，以及如何依據這些指標來判斷保留多少個因子。讓我印象深刻的是，他還提供了一套非常實用的指南，告訴我們如何在因子負荷量、命名因子等方面做出合理的決策，這對於我們在解釋研究結果時，是非常關鍵的。接著，書中對於驗證性因素分析（CFA）的介紹，更是讓我眼前一亮。作者將CFA的過程，透過結構方程模型的概念，進行了清晰的闡述。他講解了如何將理論上的構念，轉化為統計模型，以及如何評估模型的吻合度。這對於我們在進行產品定位、市場細分等研究時，能夠有更科學的依據。光碟中的操作範例，更是讓我能直接上手，跟著步驟進行實際分析，這種「邊學邊做」的方式，大大提升了我的學習興趣和效率。這本書不僅讓我學會了分析方法，更重要的是，它讓我理解了如何運用這些方法來解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

**评价十** 拿到這本《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》時，我正苦惱於如何有效地分析一堆從訪談和問卷收集到的數據。身為一個非統計科班出身的研究者，對於如何找出數據背後的潛在結構，我一直感到非常吃力。這本書的出現，簡直就是及時雨。作者的寫作風格非常平易近人，他沒有一開始就用複雜的數學公式嚇唬人，而是從一個非常基礎的概念——「潛在構念」開始講起，然後逐步引導我們進入因素分析的領域。在探索性因素分析（EFA）的部分，作者的講解非常細緻，從如何預備數據，到如何選擇合適的因子抽取方法（例如最大變異法、主成分分析法），再到如何解讀因子負荷量、命名因子，每一個步驟都講得非常清晰。我特別欣賞他在講解「因子命名」時，強調的理論與實際經驗相結合的重要性，這讓我知道，統計數字本身並不能完全決定一切，還需要研究者自己的判斷。而書中關於驗證性因素分析（CFA）的講解，更是讓我打開了新世界的大門。作者將CFA融入結構方程模型（SEM）的框架下進行闡述，讓我理解了如何從理論模型出發，建立數學模型，然後再用數據去檢驗它的合理性。他詳細講解了如何評估模型的適配度，以及如何解釋模型的參數，這些知識對我後續的研究設計和結果解讀，都提供了極大的幫助。光碟中的軟體操作範例，更是讓我能夠直接跟著老師的步驟，在電腦上進行實際操作，這種「做中學」的方式，大大提升了我的學習效率和信心。這本書絕對是統計分析領域的一本經典之作。

评分☆☆☆☆☆

**评价八** 老實說，一開始看到《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》這本書，我有點擔心它會太過學術化，對我這個非統計專業背景的研究生來說會很難吸收。但實際翻開後，我的疑慮完全被消除了。作者的寫作風格非常親切，他用大量貼近生活的例子，將「潛在構念」這樣抽象的概念，解釋得淺顯易懂。我特別喜歡他在介紹探索性因素分析（EFA）時，如何將複雜的數學概念，透過圖表和比喻，變得非常直觀。例如，他解釋「特徵值」時，就像是在說一個「分數」，分數越高代表這個因子越能解釋變異。他對於「因子負荷量」的解讀，更是直接教我們如何判斷哪些題目與哪個構念「比較親」。這對我在初步探索資料，找出數據中可能存在的結構時，非常有幫助。而且，書中對於「因子命名」的建議，也非常實用，不是只看數字，還要結合理論和常識來判斷。更讓我驚喜的是，書中對於驗證性因素分析（CFA）的講解，竟然這麼清楚。過去我對CFA的印象就是一堆複雜的模型圖和參數，但作者透過將CFA置於結構方程模型（SEM）的框架下，讓我一步步理解如何從理論出發，建立模型，然後再用數據去檢驗它。他對於各種模型適配度指標的解釋，都非常到位，並且告訴我應該如何判斷一個模型是否「好」。光碟中的範例檔案，更是讓我能直接在電腦上操作，跟著老師一步步學，這種「手把手」的教學方式，對我來說真的太重要了。

评分☆☆☆☆☆

**评价七** 這本《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》是我在學術生涯中遇到的極為重要的一本著作。作為一名研究心理學的博士生，我經常需要處理複雜的心理測量資料，而因素分析正是理解和構建心理量表的關鍵工具。作者在本書中展現了他深厚的學術功底和豐富的實務經驗。他循序漸進地引導讀者，從探索性因素分析（EFA）的基礎概念，到驗證性因素分析（CFA）的進階應用。在EFA的部分，作者對於因子抽取方法的原理和演算法進行了詳盡的闡述，例如最大似然法、最小平方差法等，並對它們之間的異同進行了清晰的比較。他強調了「旋轉」在因子解釋中的重要性，並對正交旋轉和斜交旋轉的選擇標準給予了深入的指導。這對於我在處理具有潛在相關性的構念時，提供了非常有價值的參考。更令我讚賞的是，作者在CFA部分，將其置於結構方程模型（SEM）的框架下進行講解，這使得CFA的應用更加系統化和專業化。他詳細介紹了模型參數的估計，例如最大似然估計，以及各種模型擬合指標的計算和判讀，如χ²、RMSEA、CFI、TLI等。這對於我如何在研究中建立和評估理論模型，提供了堅實的理論基礎和操作指南。書中豐富的案例和光碟中的軟體範例，更是讓我能夠將理論知識轉化為實際操作，大大提升了我的研究效率。這本書絕對是心理學、社會科學領域研究者必備的參考書。

评分☆☆☆☆☆

**评价四** 作為一名正在努力完成博士論文的研究生，我深知數據分析能力的重要性，尤其是在我們這個領域，如何精準地從眾多變項中提煉出潛在的結構，是研究的關鍵。在尋找相關書籍時，《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》以其紮實的內容和清晰的架構吸引了我。拿到手後，我迫不及待地翻閱，發現這本書遠遠超出了我的預期。作者的寫作風格非常嚴謹，但又不失學術的深度與廣度。他從最基本的概念講起，循序漸進地深入到探索性因素分析（EFA）和驗證性因素分析（CFA）的各個層面。我特別喜歡作者在介紹EFA時，對於「因子抽取」方法的比較，像是主成分分析（PCA）和主軸因子分析（PAF）的區別，以及各自的適用情境，這是我在其他書籍中很少見到的詳盡對比。他還針對「因子旋轉」的原理和效果進行了深入的剖析，特別是對正交旋轉和斜交旋轉的選擇，給出了非常實用的建議。這讓我在處理我的研究數據時，能夠更有信心地做出決策。而CFA的部分，更是我學習的重點。作者將CFA置於結構方程模型（SEM）的大框架下進行講解，讓我對潛在變項與觀察變項之間的關係有了更深刻的理解。他詳細闡述了如何構建模型、如何解讀模型擬合指數，以及如何處理模型中的問題，例如指示變項的選擇、殘差的分析等。這對於我後續要驗證理論模型至關重要。光碟中的軟體操作範例，也讓我能夠將書本上的知識立刻轉化為實際操作，大大提升了學習效率。這本書絕對是我論文寫作過程中不可或缺的參考書。

评分☆☆☆☆☆

**评价六** 這本《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》真是一本相見恨晚的工具書！我是一名大學生，在撰寫畢業論文時，遇到了關於量化研究方法的瓶頸。我的研究題目需要測量一些比較抽象的概念，例如學生的學習動機、課堂參與度等等，而傳統的單一指標顯然無法全面地涵蓋這些構念。在老師的推薦下，我買了這本書。從頭讀到尾，我感覺自己像是上了一堂紮實的統計學課程，而且還是由一位經驗豐富的教授親自授課。作者在介紹探索性因素分析（EFA）時，非常注重原理的講解，他花了很多時間解釋「公因數」的概念，以及為什麼它與判斷題目之間的關聯性有關。他對於因子負荷量、共同性、特異性等術語的解釋，也都非常到位，並且搭配了大量圖表，讓我這個對數學不那麼敏感的學生，也能夠輕鬆理解。最讓我受用的是，作者在EFA的應用部分，提供了一套非常清晰的步驟，從資料準備、因子抽取、因子旋轉，到因子命名，每一個環節都有詳細的說明和範例。這讓我能夠在SPSS軟體上，更有自信地操作。而書中關於驗證性因素分析（CFA）的部分，更是讓我打開了新的視野。作者將CFA融入結構方程模型（SEM）的介紹中，讓我了解到如何利用已有的理論來驗證研究中的構念。他詳細講解了模型擬合度的各種指標，以及如何解讀這些指標，這對我論文中的實證分析部分，提供了極大的幫助。光碟中的軟體操作範例，更是讓我能夠立刻實踐書中所學，效率大大提升。

评分☆☆☆☆☆

**评价九** 身為一名正在撰寫碩士論文的學生，量化研究方法是我的一大挑戰。我的研究主題涉及教育心理學，需要測量學生的學習策略和學習成效之間的關係。在尋找相關書籍時，《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》以其清晰的架構和實用的內容吸引了我。這本書的優點在於，它不僅詳細講解了因素分析的理論，更注重其實際應用。作者在講解探索性因素分析（EFA）時，非常注重過程的細節。他不僅告訴我們如何計算特徵值、共同性，更重要的是，他教我們如何「判斷」這些數字的意義，以及如何根據這些數字來決定因子數量和因子命名。他提供的判斷標準，非常具體，讓我在實際操作時，能夠有所依循。而且，書中對於各種因子旋轉方法的比較，也讓我更清楚地了解它們的適用性，這對於我在解讀因子結構時，避免產生誤判非常有幫助。而書中對於驗證性因素分析（CFA）的講解，更是讓我受益匪淺。作者將CFA融入結構方程模型（SEM）的介紹中，讓我對模型的建立、參數估計和模型擬合度評估有了全面的認識。他詳細講解了各種擬合指標的計算和判讀，這對於我論文中的實證結果分析，提供了關鍵的指導。光碟中提供的操作範例，更是讓我能夠立刻將書本上的知識應用到實際數據上，大大節省了我的摸索時間。這本書絕對是學生進行量化研究的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

收到，以下是十段以台湾读者口吻撰写的图书评价，每段字数不少于300字，风格、内容和语句结构力求多样化，并且避免AI痕迹。 **评价一** 拿到這本《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》的時候，我其實有點猶豫，畢竟「因素分析」聽起來就不是太好啃的學科。但工作上確實需要處理大量的問卷資料，而傳統的描述性統計似乎有點力不從心，尤其是在試圖找出問卷背後潛藏的構念時，總是抓不到重點。這本書的標題很直接，就是點出了核心問題，而且「從探索性到驗證性」的過程，聽起來就像是從摸索到確認，這是我最需要的。翻開第一頁，我就被作者的寫作風格吸引住了，他沒有一開始就拋出一堆複雜的數學公式，而是從實際情境出發，用比較貼近我們日常理解的方式來解釋什麼是潛在構念，以及為什麼需要因素分析。這種「由淺入深」的教學方式，讓我這個對統計學不是非常精通的讀者，也比較容易進入狀況。尤其是在介紹探索性因素分析（EFA）的部分，作者花了很大的篇幅解釋如何判斷題目與構念的關聯性，像是特徵值、碎石圖、最大變異法等等，他不僅告訴你這些方法是什麼，更重要的是，他引導你去思考「為什麼」要這樣做，以及這些結果「代表什麼」。他還舉了好多不同領域的實際案例，從市場研究到心理測驗，讓我能聯想到自己工作上可能遇到的類似情況，這樣學起來更有成就感。書中的圖表也非常豐富，將抽象的概念視覺化，大大降低了理解的難度。而且，附帶的光碟裡還有一些實際操作的軟體範例，這對我來說真的是太實用了，可以直接跟著老師的步驟練習，而不是只看不練。我非常期待能透過這本書，真正學會如何科學地分析我的研究數據。

评分☆☆☆☆☆

**评价二** 說實話，當初會買這本《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》，純粹是因為我的指導教授在課堂上偶然提到了它，說這是一本「必備」的工具書。我本身念的是社會科學，論文寫作中要處理的量化資料越來越多，光是做描述統計、信效度分析已經不夠看了，很多時候要探討更深層次的理論構念，就離不開因素分析。拿到書之後，我花了好幾天的時間才仔細地翻閱。我必須說，作者的功力真的相當深厚。他將原本枯燥的統計理論，轉化成了一套清晰、有邏輯的知識體系。尤其是在區分探索性因素分析（EFA）和驗證性因素分析（CFA）的章節，讓我豁然開朗。過去我總是把兩者混為一談，以為都是找出潛在變項的方法，但這本書讓我明白，EFA更像是一種「發現」的過程，是在資料中探索可能的結構，而CFA則是一種「驗證」的過程，是用已有的理論模型去檢驗資料是否吻合。這個區別非常關鍵，也直接影響了研究設計和結果解讀。作者在闡述EFA時，對於如何選擇因子數、如何進行因子旋轉（像正交旋轉和斜交旋轉的差異與適用性），都有非常詳盡的說明，並且提供了一套判斷標準，讓我在解讀SPSS跑出來的結果時，不再是霧裡看花。而CFA的部分，更是讓我學到了如何利用LISREL或AMOS這樣的軟體來建立和評估結構方程模型，這對於我之後進行更深入的理論驗證非常有幫助。書中提供的範例都非常貼切，而且作者很注重細節，像是如何處理遺失值、如何判斷模型適配度指標等等，這些都是實際研究中常常會遇到的難題。

评分☆☆☆☆☆

**评价三** 這本書真的是我近期在學術研究上的一大救星！我的研究題目涉及消費者行為，需要設計一份問卷來測量不同面向的態度和意圖。過去我對於如何建構一個有效的量表，總是有種捉襟見肘的感覺，很多時候是憑經驗或者參考別人的研究，但總覺得不夠紮實。在朋友的推薦下，我入手了《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》。從書名就能看出，這本書涵蓋了因素分析的完整脈絡，從初步的資料探索到最後的模型驗證，一步步引導讀者。我尤其欣賞作者在解釋探索性因素分析（EFA）時的思路。他沒有直接跳到數據處理，而是先花了很多時間解釋「為什麼」要做EFA，它能解決什麼問題，以及它背後的核心概念是什麼。例如，他對於「公因數」和「特徵值」的解釋，用非常生動的比喻，讓我這個對數學公式有點畏懼的人，也能輕鬆理解。書中對於因子負荷量、共同性、特異性的說明，以及如何判斷題目是否適合保留，都有非常具體的判準和操作建議。這對於我在設計問卷時，如何篩選和修改題目，提供了非常寶貴的指引。更讓我覺得驚喜的是，書中對於驗證性因素分析（CFA）的介紹，這部分我過去一直覺得非常抽象難懂，但作者透過結構方程模型（SEM）的框架，將CFA的概念清晰地呈現出來。他詳細講解了如何建立模型、如何評估模型擬合度，以及如何解釋模型參數，這對我後續的論文寫作，將會是決定性的幫助。而且，書中的圖示和表格都設計得非常專業，清晰易懂，光碟中的範例檔案也讓我能夠實際操作，這對學習者來說，真的是絕佳的資源。