人格的因素分析法

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人格的因素分析法
一、因素分析的理论
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【因素分析】
是一种处理【多变量数据】的统计方法，
它可以揭示出【多变量之间的关系】。
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其主要目的是
从众多可观测的变量中【概括出少数几个因素】，
用【较少因素变量】
来最大限度地【概括和解释】原有的观测信息，
从而建立起简洁的概念系统
揭示出事物之间本质的联系。
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如果一些问题
相互之间存在关联，
而它们与其他问题之间却不相关。
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那么，
我们就可以说
发现了被试对这些问题反应的【独特因素】。
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每一个因素
都能解释一定数量的变异及方差，
它是被试之间的反应差异，这被称为【因素的特征值】。
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根据特征值，
我们可以计算出【因素负荷】，
即 对每个问题可以用某个因素来解释的程度的评估。
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我们可以用【相关的大小】来理解【因素负荷】。
【因素负荷大】意味着【项目与因素之间的高度相关】。
【因素负荷的符号】代表相关的方向。
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每一个因素
根据与其负荷最高的问题 来命名。
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研究者考察一些问题，
并试图找出它们背后指向的概念。
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假如你用一些测验测量下列十种特质，
【报复】【同情】【合作】【决断】【忍耐】
【友好】【仁慈】【坚持】【创造性】【关怀】。
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用这些测验对一组人施测，
每个人都会得出十个分数。
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你可以用【相关分析】来检验
其中一个测验分数
与其他九个测验分数【相比较】的情况。
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比如，
你可能会发现，
【友好】与【关怀】高度相关，
如果一个人在一个测验上得分高，
你就可以有把握地预测
他也会在另一个测验上得分高。
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从这些相关系数的情况看，
你会发现这些测验趋向分为两组，
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第一组中的五个测验之间高度相关，
但与第二组的五个测验不相关。
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第二组的五个测验之间也相关，
但与第一组不相关。
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虽然你最初测量的是十个特质，
但合理的结论是，
你实际上测量的是【两个大的人格维度】，
一个与 【成就】a组有关，
另一个跟【人际亲和】b组有关。
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但是【因素分析的运用】
并不像这个例子所表示的那么单纯与清晰，
其主要局限之一是【该方法受所收集的资料类型的制约】。
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假如你使用几个【上一例子中没有包含的测验】，
加入一些新的内容，
如【独立性】【心不在焉】和【正直】等
结果会怎样？
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这极有可能会改变【因素的数量】
以及【与这些因素相关联的特质的数量】。

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