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路径图-统计

路径图（path diagram），指反映变量之间相互关系的路线图。应展示观察变量对潜变量的回归系数，潜变量之间的回归系数，与观测变量相关的测量误差，潜变量预测值的残差4 个方面的内容。单箭头表示因果关系，双箭头表示相关关系。 ...

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结构模型-统计

结构模型（structural model），指描述潜在变量之间关系的模型部分。它是结构方程模型的两大核心组成部分之一，主要用于分析和验证潜在变量之间的因果关系或预测关系。

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验证性因子分析-统计

验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA），又称“证实性因子分析、确定性因子分析”，指在观测变量间与潜在变量之间内在结构已知的情况下，确定观测变量在潜在变量上负荷的大小、验证数据与已知结构的吻合程度的分析方法。 ...

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斜交旋转-统计

斜交旋转（oblique rotation），指通过调整因子载荷矩阵，允许经旋转后的因子载荷矩阵中因子间存在一定程度的相关性，使新的因子轴穿过因子图上的聚集点，这些点在新因子轴上呈较大负荷，而在其它因子轴上的负荷几乎等于零，从而提高新因子的可解释性。 ...

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方差最大正交旋转-统计

方差最大正交旋转（varimax orthogonal rotation），指因子分析中常用的旋转方法，通过调整因子载荷矩阵，使每个公共因子的变量相对载荷的方差之和最大化，且保持原共性因子的正交性及公共方差总和不变，以减少每个潜在因子上具有最大载荷的可测变量数，简化对潜在因子的解释。 ...

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因子旋转-统计

因子旋转（factor rotation），指因子分析中，通过调整因子载荷矩阵来提高潜在因子可解释性的数学变换技术，通过对原始潜在因子作线性变换转化为一组新的潜在因子，使得新的潜在因子与可测变量之间的因子载荷向0 或1 两极分化，旋转后原可测变量隐含的潜在因子的个数及实际意义不会改变，有正交旋转和斜交旋转。 ...

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迭代主因子法-统计

迭代主因子法（iterated principal factor method），指通过迭代估计观测数据的因子载荷和个性方差，反复调整模型参数以更准确地拟合数据的因子模型估计方法。

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主因子法-统计

主因子法（principal factor method），指通过对观测数据的协方差矩阵进行因子分解，提取与潜在因子相关的方差，以揭示数据中的共性结构的因子模型估计方法。

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主成分法-统计

主成分法（principal components factor method），指通过对观测数据的协方差矩阵进行特征值分解，提取主成分并计算主成分载荷和得分，以解释数据方差的因子模型估计方法。

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因子模型估计-统计

因子模型估计（factor model estimation），指通过对观测数据建模，估计潜在因子与观测变量之间的关系的方法。以揭示数据的潜在结构和关联，估计方法包括主成分法、极大似然法、主因子法和迭代主因子法等。

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巴特利特法-统计

巴特利特法（Bartlett method），又称“Bartlett 法”，指通过加权最小二乘法得到的因子载荷矩阵和观测变量的值来估计因子得分的方法。

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汤姆孙法-统计

汤姆孙法（Thomson method），又称“Thomson 法”，指通过计算标准化观测变量与特征向量的线性组合来估计因子得分的方法。

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因子得分-统计

因子得分（factor score），指每个个体或者观测单位在潜在因子上的得分。

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个性方差-统计

个性方差（specific variance），又称“特殊方差(unique variance)”，指观测变量中与潜在因子无关的部分方差，即观测变量中不能被潜在因子解释的方差。

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共性方差-统计

共性方差（communality），又称“共同度”，指观测变量中与潜在因子相关的部分方差，即观测变量中能被潜在因子解释的部分。

定义

正交因子模型-统计

正交因子模型（orthogonal factor model），指假设潜在因子之间相互正交（相互独立）的一种探索性因子分析方法，旨在简化因子结构以提高模型的解释度。

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碎石图-统计

碎石图（scree plot），指一种可视化工具，图形以主成分或因子的方差为纵坐标，以主成分或因子的方差排序序号为横坐标。可直观评估需要保留的主成分或因子数量，通常通过观察特征值下降趋势的“拐点”来确定。

定义 Stata绘图

因子载荷-统计

因子载荷（factor loading），又称“因子负荷”，指某个观测变量与对应的因子间的相关系数，取值范围一般在-1 到+1 之间。其绝对值越大，表示该观测变量与对应的因子高度相关。

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特殊因子-统计

特殊因子（specific factor），又称“误差因子”、“个性因子”，指与某个特定观测变量相关的、无法被公共因子解释的变异部分。反映观测变量中独特的、独立于公共因子的部分，通常包括测量误差和变量特有的变异。

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公共因子-统计

公共因子（common factor），简称“因子”，又称“共性因子”，指从一组观测变量中提取出的、能够解释这些变量之间共同变异的潜在变量。反映观测变量背后的共同维度或潜在结构，是因子分析的核心概念之一。

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