《因子分析——统计方法与应用问题/格致方法定量研究系列》作者金在温和查尔斯·W.米勒用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下更有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，以及如何解释从这些分析中得到的各项系数。此外，作者也回答了在探索性因子分析中抽取出来的尺度得分，并讨论了分析他们是会遇到的一些问题。

序
第l章  导论
  第1节  对因子分析基础的回顾
  第2节  本书涵盖的基本方案和方法
第2章  抽取初始因子的方法
  第1节  主成分、特征值和向量
  第2节  公因子模型的变型
  第3节  最小二乘法
  第4节  基于最大似然法的解决方案
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序
第l章  导论
  第1节  对因子分析基础的回顾
  第2节  本书涵盖的基本方案和方法
第2章  抽取初始因子的方法
  第1节  主成分、特征值和向量
  第2节  公因子模型的变型
  第3节  最小二乘法
  第4节  基于最大似然法的解决方案
  第5节  Alpha因子分析法
  第6节  映像分析
第3章  旋转的方法
  第1节  图像旋转、简单结构和参照轴
  第2节  正交旋转的方法：四次方最大法、最大方差法和均等变化法
  第3节  斜交旋转的方法
  第4节  旋转至目标矩阵
第4章  再论因子数量的问题
  第1节  检验显著性
  第2节  通过特征值进行设定
  第3节  实质重要性的准则
  第4节  碎石检验
  第5节  可解释性和恒定性的原则
第5章  验证性因子分析简介
  第1节  因子分析性模型被经验证实的程度
  第2节  模型所暗示的经验限制的数量
  第3节  另一种概念的经验证实：抽样准确性
  第4节  验证性因子分析
第6章  建立因子尺度
  第1节  因子尺度的不确定性
  第2节  抽样变异性和模型拟合的不同标准
  第3节  多个公因子和更复杂的情况
  第4节  基于因子的尺度
  第5节  成分得分
第7章  对常见问题的简单回答
  第1节  与变量的性质以及它们的测量有关的问题
  第2节  与使用相关或协方差矩阵有关的问题
  第3节  与显著性检验和因子分析结果稳定性有关的问题
  第4节  其他各种统计问题
  第5节  与书、期刊和计算机程序有关的问题
注释
参考文献
术语表
译名对照表

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