因素分析：從探索性到驗證性的因素分析（附光碟） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 因素分析
• 統計學
• 心理測量
• 數據分析
• SPSS
• 驗證性因素分析
• 探索性因素分析
• 問捲分析
• 結構方程模型
• 多元統計

　　「因素分析：從探索性到驗證性因素分析」，一書的撰寫是基於前述因素而發展的係絡。因而，本書以建構因素分析模型的架構與步驟開始，探究建構因素分析因素分析的的雛型，接著再以各專題探索的方式，使用SPSS軟體去進一步說明因素分析模型的建構目標，假設，因素萃取，轉軸（正交與斜交），因素命名，與因素分數等問題。然後再使用MATLAB軟體程式去探究主成份與共同因素萃取與轉軸等矩陣代數演算的問題。最後，再以LISREL軟體去執行驗證性因素分析模型與結構方程式模型分析的問題。

本書特色

　　本書可說是一本完整從探索性到驗證性因素分析，再深入進行到建構結構方程式模型分析的一本書。其中以各案例檔案為範例使用SPSS，MATLAB，與LISREL軟體程式去處理與執行分析，並製作檔案光碟可供讀者研習。

　　適用提供於研究所碩士班與博士班研究生在社會及行為科學領域的教學，撰寫量化論文使用統計學分析技術或方法的參考，並適用於對矩陣代數，共變數結構模型的演算與其演算軟體的操作有興趣的讀者提供其基礎數學的認知。

作者簡介

餘桂霖

　　現任：
　　國防大學政治作戰學院 政治學係專任副教授

　　學曆：
　　政戰學校政研所博士

　　學術專長：
　　社會科學研究方法ˋ國際關係研究

統計方法應用與實踐：多元數據分析的深度解析 本書聚焦於現代社會科學、市場研究、心理測量及工程設計等領域中，對復雜數據集進行結構化和簡化處理的核心工具——多元統計分析方法。本書旨在提供一套係統、深入且實用的方法論指導，幫助讀者從海量原始數據中提煉齣穩定、可解釋的潛在結構。 第一部分：數據準備與基礎統計思維的重塑 在深入探討復雜模型之前，本書首先構建瞭紮實的統計學基礎和嚴謹的數據處理流程。這部分強調數據質量是模型效力的前提，而非附屬環節。 第一章：多元數據的預處理與清洗 本章詳細闡述瞭處理結構化和半結構化數據的必要步驟。內容涵蓋： 數據缺失機製的識彆與處理策略： 區分完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）和非隨機缺失（MNAR），並對比插補技術（均值、中位數、迴歸預測、多重插補MICE）的適用場景和潛在偏差。 異常值（Outlier）的識彆與穩健性分析： 介紹箱綫圖、Cooks距離、馬氏距離等方法，並討論在不同統計範式下（參數法與非參數法）如何權衡剔除、轉換或使用穩健估計量。 變量的尺度化與標準化： 深入分析何時需要進行Z-分數標準化、Min-Max歸一化或秩轉換，以及這些操作對後續模型（如主成分分析、聚類分析）收斂性和解釋性的影響。 共綫性與多重共綫性診斷： 講解方差膨脹因子（VIF）和特徵值診斷，為後續迴歸模型和結構方程模型中的變量篩選提供依據。 第二章：描述性統計的深度解讀 本書超越瞭對平均數、標準差的簡單羅列，側重於多變量分布的形態學分析： 分布形態的度量： 詳細解析偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的實際意義，以及如何通過數據變換（如Box-Cox變換）來逼近正態分布假設，這對於參數檢驗至關重要。 相關性結構的初步探索： 介紹Pearson、Spearman等級相關係數以及Kendall's Tau，並強調相關係數矩陣的解讀，為降維技術的應用打下基礎。 圖形化探索技術： 重點介紹散點圖矩陣（Scatterplot Matrix）、平行坐標圖（Parallel Coordinates Plot）和熱力圖（Heatmap）在揭示變量間復雜關係中的應用。 第二部分：數據降維與潛在結構探索（Uncovering Latent Structure） 本部分是本書的核心技術部分，側重於如何從高維數據中提取信息量最大的低維錶示，同時保持對原始信息的解釋力。 第三章：主成分分析（PCA）的理論與實踐 本章將PCA定位為一種數據壓縮和信息濃縮的技術，而非解釋變量間因果關係的模型。 核心原理與數學基礎： 詳細闡述特徵值與特徵嚮量的計算過程，以及如何通過方差保留比例來確定主成分的數量。 應用指南與局限性討論： 強調PCA對變量間綫性關係的敏感性，並指導讀者如何評估成分鏇轉（如Varimax、Quartimax）對結果可解釋性的提升。 實際案例演示： 通過經濟指標數據集，展示如何將數十個宏觀經濟變量簡化為少數幾個代錶“經濟健康度”和“市場波動性”的綜閤指數。 第四章：典型相關分析（Canonical Correlation Analysis, CCA） 本書將CCA置於探索兩個變量集之間關係的角度進行講解，區彆於傳統的多元迴歸。 CCA的數學框架： 解釋如何最大化兩個變量集（X集和Y集）的綫性組閤之間的相關性。 典型載荷與典型得分的解釋： 如何根據載荷量（Loadings）來理解每個變量對所構建的“典型變量”的貢獻度。 第三部分：構建與檢驗測量模型（Construct Measurement and Validation） 本部分轉嚮社會科學和心理測量領域，專注於如何驗證一套問捲或測量工具的內在質量和結構效度。 第五章：驗證性數據分析的基石——測量模型評估 本章側重於從理論模型齣發，檢驗數據是否符閤既定的理論結構。 潛變量（Latent Variables）的概念界定： 清晰區分“概念維度”與“觀測指標”。 信度分析的深入探討： 不僅限於Cronbach's Alpha，還引入瞭組閤信度（Composite Reliability, CR） 和平均方差提取量（AVE），強調其在驗證性框架下的重要性。 收斂效度與判彆效度的量化： 詳細闡述如何通過比較AVE的平方根與變量間的相關係數來嚴格檢驗判彆效度。 第六章：基於模型的路徑分析（Path Analysis） 本章作為結構方程模型（SEM）的簡化前身，用於檢驗一組變量之間預設的因果路徑關係。 路徑圖的繪製與符號係統： 規範化路徑圖的繪製規則，明確解釋單嚮箭頭（因果效應）和雙嚮箭頭（共變關係）的含義。 直接效應與間接效應的分解： 介紹Sobel檢驗或Bootstrap方法來評估中介效應（Mediation Effects）的顯著性。 模型的識彆性問題： 討論當模型中存在過多自由參數時，可能導緻的參數估計不唯一問題。 第四部分：高級模型選擇與應用拓展 本書的最後部分麵嚮有一定基礎的研究者，介紹如何根據研究目標選擇最閤適的模型範式。 第七章：混閤方法與模型比較 本章提供瞭一個決策框架，指導讀者在相似目標下選擇最優模型： 聚類分析（Cluster Analysis）作為探索性分組工具： 介紹K-Means、層次聚類（Hierarchical Clustering）的應用，以及如何結閤Silhouette係數來確定最優簇數。 判彆分析（Discriminant Analysis, DA）的應用： 側重於預測類彆隸屬關係，並檢驗不同群體間的差異是否能被變量集有效區分。 結構方程模型的整體框架概述（導引）： 簡要介紹SEM如何將測量模型（CFA）和結構模型（路徑分析）融為一體，為後續的深入學習指明方嚮。 第八章：統計軟件操作與結果報告規範 本書強調實踐操作的重要性，附帶詳盡的軟件操作指南（使用主流統計包），並聚焦於結果的學術報告標準： 模型擬閤指標的解讀： 詳細解析Chi-Square ($chi^2$)、RMSEA、CFI、TLI等指標的取值範圍及其對模型接受度的判讀。 效應量（Effect Size）的報告： 強調報告標準化路徑係數和中介效應量在學術交流中的必要性。 本書特色： 本書將統計理論的嚴謹性與實際數據分析的復雜性相結閤，所有章節均配有詳細的操作步驟截圖和典型研究案例的完整數據集分析流程。它不僅僅是一本理論參考書，更是一本可操作的“方法手冊”，確保讀者能夠將學到的統計工具有效轉化為具有解釋力和說服力的研究成果。通過本書的學習，讀者將能夠熟練駕馭從數據清洗、結構探索到最終模型驗證的全流程。

序

部分I　建構因素分析模型的基本概念，架構，與步驟
第一章　因素分析的基本概念與認知
第一節　緒言
第二節　關鍵詞的概念意義
第三節　因素分析的邏輯基礎
第四節　共同因素的數目與已調整相關矩陣的秩（the　Rank）
第五節　來自從共變數結構中獲取因素所産生的不確定性
第六節　因素分析的基本假定
第七節　SPSS軟體程式與語法指令的應用
第八節　電腦軟體程式的應用　　　
第九節　結語

第二章　建構因素分析模型的基本架構與步驟
第一節　前言
第二節　建構多變項分析模型的結構途徑
第三節　因素分析的一個假設範例
第四節　建構因素分析模型決定的分析圖與步驟
第五節　結語

部分II　專題的探索，SPSS的應用與說明　
第三章　因素分析：一個管理學範例的說明
第一節　因素分析的目標
第二節　因素分析的一個假設範例
第三節　一個管理的範例說明
第四節　共同因素分析:步驟4與步驟5
第五節　結語

第四章　因素分析：一個心理學範例的說明
第一節　問捲設計
第二節　最初的考慮
第三節　進行分析
第四節　SPSS對因素的萃取（抽取）
第五節　從SPSS中解釋其輸齣的結果
第六節　結語

第五章　因素分析：一個政治態度範例的說明
第一節　獲得因素分析的因素因解法概述
第二節　一個政治態度範例的說明，資料的應用與基本分析
第三節　因素的發現與萃取
第四節　解釋的改進
第五節　結語

部分III　矩陣代數的使用與MATLAB電腦軟體的操作
第六章　因素分析與結構共變數矩陣的推論
第一節　概述
第二節　正交的因素模型
第三節　估計方法
第四節　因素的轉軸
第五節　因素分數
第六節　因素分析的策略
第七節　結語

第七章　主成份分析：矩陣的與MATLAB電腦軟體的操作
第一節　何謂主成份分析
第二節　基本原理與性質
第三節　主成份樣本變異量的概述
第四節　特徵值與特徵嚮量的反覆因解法
第五節　實例演算的過程：使用　MATLAB　軟體的反覆因解法
第六節　演算結果的說明
第七節　因素萃取的最後決定
第八節　結語

第八章　共同因素分析：矩陣的與MATLAB電腦軟體的操作
第一節　因素分析的理論基礎
第二節　縮減式相關係數矩陣
第三節　範例的演算：MATLAB軟體的使用
第四節　結語

部分VI　從探索性因素到驗證性因素分析
第九章　探索性因素與驗證性因素分析
第一節　因素分析
第二節　資料推導的探索性因素分析
第三節　建構一個有理論基礎的模型與因果關係的一個徑路分析圖
第四節　選擇輸入矩陣類型與估計被提齣的模型
第五節　在SEM中模型檢驗的種種限製
第六節　考驗檢定模型的限製：因素負荷量的恆等性
第七節　結果的比較
第八節　結語　　　

第十章　從初階到高階的驗證性因素分析
第一節　資料推導的探索性因素分析
第二節　建構因果關係的一個徑路分析圖
第三節　選擇輸入矩陣類型與估計被提齣的模型
第四節　評估適配度的效標
第五節　解釋與修飾模型
第六節　模型修飾的具體程序與結果
第七節　高階的驗證性因素分析　
第八節　結語

第十一章　驗證性因素分析：交叉驗證與恆等性檢定
第一節　緒言
第二節　驗證性因素模型的界定
第三節　驗證性因素模型的辨識
第四節　驗證性因素模型的估計
第五節　參數估計的實際考量與執行
第六節　評估適配度的效標
第七節　多分組或多重樣本分析復核效化
第八節　結語

第十二章　從探索性因素分析到結構方程式模型分析
第一節　結構方程式模型的概述
第二節　資料推導的探索性因素分析
第二節　依據理論建構因果關係的一個徑路分析圖
第三節　結構方程式模型範例參數的界定與辨識
第四節　結構方程式模型參數的估計
第五節　選擇輸入矩陣類型與估計被提齣的模型
第六節　隱含的共變數矩陣
第七節　多樣本平均數結構分析
第八節　基準模型
第九節　結語

附件卡方（χ2）差異檢定錶

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**評價七** 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錶的關鍵工具。作者在本書中展現瞭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瞭詳盡的闡述，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瞭清晰的比較。他強調瞭「鏇轉」在因子解釋中的重要性，並對正交鏇轉和斜交鏇轉的選擇標準給予瞭深入的指導。這對於我在處理具有潛在相關性的構念時，提供瞭非常有價值的參考。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的應用更加係統化和專業化。他詳細介紹瞭模型參數的估計，例如最大似然估計，以及各種模型擬閤指標的計算和判讀，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，提供瞭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，大大提升瞭我的研究效率。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☆☆☆☆☆

**評價五** 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，是我一直以來麵臨的挑戰。在一次偶然的機會下，我得知瞭這本《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，解釋瞭什麼是潛在構念，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瞭如何從眾多的問項中，歸納齣幾個核心的「構麵」。他詳細介紹瞭特徵值、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，他還提供瞭一套非常實用的指南，告訴我們如何在因子負荷量、命名因子等方麵做齣閤理的決策，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，進行瞭清晰的闡述。他講解瞭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閤度。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，大大提升瞭我的學習興趣和效率。這本書不僅讓我學會瞭分析方法，更重要的是，它讓我理解瞭如何運用這些方法來解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

**評價十** 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捲收集到的數據。身為一個非統計科班齣身的研究者，對於如何找齣數據背後的潛在結構，我一直感到非常吃力。這本書的齣現，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，到如何選擇閤適的因子抽取方法（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閤的重要性，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，更是讓我打開瞭新世界的大門。作者將CFA融入結構方程模型（SEM）的框架下進行闡述，讓我理解瞭如何從理論模型齣發，建立數學模型，然後再用數據去檢驗它的閤理性。他詳細講解瞭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，都提供瞭極大的幫助。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，大大提升瞭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☆☆☆☆☆

**評價三** 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，需要設計一份問捲來測量不同麵嚮的態度和意圖。過去我對於如何建構一個有效的量錶，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，我入手瞭《因素分析：從探索性到驗證性因素分析（附光碟）》。從書名就能看齣，這本書涵蓋瞭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，而是先花瞭很多時間解釋「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閤保留，都有非常具體的判準和操作建議。這對於我在設計問捲時，如何篩選和修改題目，提供瞭非常寶貴的指引。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的概念清晰地呈現齣來。他詳細講解瞭如何建立模型、如何評估模型擬閤度，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，書中的圖示和錶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。

评分☆☆☆☆☆

收到，以下是十段以颱灣讀者口吻撰寫的圖書評價，每段字數不少於300字，風格、內容和語句結構力求多樣化，並且避免AI痕跡。 **評價一** 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捲資料，而傳統的描述性統計似乎有點力不從心，尤其是在試圖找齣問捲背後潛藏的構念時，總是抓不到重點。這本書的標題很直接，就是點齣瞭核心問題，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瞭，他沒有一開始就拋齣一堆複雜的數學公式，而是從實際情境齣發，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，作者花瞭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「代錶什麼」。他還舉瞭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。書中的圖錶也非常豐富，將抽象的概念視覺化，大大降低瞭理解的難度。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瞭，可以直接跟著老師的步驟練習，而不是隻看不練。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☆☆☆☆☆

**評價九** 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瞭我。這本書的優點在於，它不僅詳細講解瞭因素分析的理論，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，書中對於各種因子鏇轉方法的比較，也讓我更清楚地瞭解它們的適用性，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、參數估計和模型擬閤度評估有瞭全麵的認識。他詳細講解瞭各種擬閤指標的計算和判讀，這對於我論文中的實證結果分析，提供瞭關鍵的指導。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，大大節省瞭我的摸索時間。這本書絕對是學生進行量化研究的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

**評價八** 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瞭。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，透過圖錶和比喻，變得非常直觀。例如，他解釋「特徵值」時，就像是在說一個「分數」，分數越高代錶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，找齣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，不是隻看數字，還要結閤理論和常識來判斷。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齣發，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瞭。

评分☆☆☆☆☆

**評價四** 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齣潛在的結構，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瞭我。拿到手後，我迫不及待地翻閱，發現這本書遠遠超齣瞭我的預期。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）的各個層麵。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「因子鏇轉」的原理和效果進行瞭深入的剖析，特別是對正交鏇轉和斜交鏇轉的選擇，給齣瞭非常實用的建議。這讓我在處理我的研究數據時，能夠更有信心地做齣決策。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瞭更深刻的理解。他詳細闡述瞭如何構建模型、如何解讀模型擬閤指數，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，大大提升瞭學習效率。這本書絕對是我論文寫作過程中不可或缺的參考書。

评分☆☆☆☆☆

**評價二** 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瞭它，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瞭，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，我花瞭好幾天的時間纔仔細地翻閱。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，轉化成瞭一套清晰、有邏輯的知識體係。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，以為都是找齣潛在變項的方法，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閤。這個區別非常關鍵，也直接影響瞭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、如何進行因子鏇轉（像正交鏇轉和斜交鏇轉的差異與適用性），都有非常詳盡的說明，並且提供瞭一套判斷標準，讓我在解讀SPSS跑齣來的結果時，不再是霧裡看花。而CFA的部分，更是讓我學到瞭如何利用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☆☆☆☆☆

**評價六** 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，遇到瞭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麵地涵蓋這些構念。在老師的推薦下，我買瞭這本書。從頭讀到尾，我感覺自己像是上瞭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，他花瞭很多時間解釋「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，並且搭配瞭大量圖錶，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，提供瞭一套非常清晰的步驟，從資料準備、因子抽取、因子鏇轉，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，更是讓我打開瞭新的視野。作者將CFA融入結構方程模型（SEM）的介紹中，讓我瞭解到如何利用已有的理論來驗證研究中的構念。他詳細講解瞭模型擬閤度的各種指標，以及如何解讀這些指標，這對我論文中的實證分析部分，提供瞭極大的幫助。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。