4月30日上午，“教育研究方法”系列讲座第三讲“因子分析与信效度检验”在线上顺利举办，本次讲座邀请教育科学学院李佳哲老师主讲，博彩网址大全 团委书记、研究生辅导员王鑫老师主持。

李佳哲老师本硕博均毕业于北京师范大学教育学部教育经济与管理专业(硕博连读)，2021年9月起任南京师范大学教育科学学院讲师。近期主要研究方向为高校教师薪酬、义务教育学生发展、校园欺凌等。近年来，李老师以第一作者在《华东师范大学学报（教育科学版）》、《教育学报》、《清华大学教育研究》等期刊上发文，出版教材《教育统计学》，作为核心成员参与多项国家级、省部级课题。

本场讲座主要围绕因子分析的概念和特点、因子分析的类型和原理以及因子分析的操作和应用三个方面展开。

首先，李老师指出因子分析是一种通过研究众多变量之间的内部依赖关系从而将其归结为几个综合因子的多元统计方法。李老师以自己的研究为例，详细介绍了因子分析的模型、研究维度的确定并对维度进行了数据描述。李老师还强调因子分析可以作为筛选变量的工具，对原始量表进行修订。

李老师就因子分析的两种主要类型（探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)）展开介绍。

EFA适用于变量之间没有预设的、明确的结构关系，目的是探究变量间的结构关系；CFA则与之相反，适用于变量间有明确的基于一定理论的结构，目的是利用样本数据验证理论结构模型。接着，李老师围绕EFA的准备、实施和进一步使用进行说明。在进行EFA之前，研究者需要先进行变量的初筛；数据收集时样本量与题项数之比通常为5:1且样本量最好不少于100人。随后，李老师介绍了提取公因子的两种主要方法（主成分分析法和极大似然法）和两个准则（Kaiser准则和陡坡检验(Scree test)）。之后，要评价因子载荷，将原始变量归入公共因子，然后解释因子进行命名确定维度。关于CFA，李老师主要介绍了模型基本适配度指标、整体模型适配度以及内在结构适配度。

最后，李老师借用SPSS详细介绍了EFA的相关操作及结果解释，并用STATA介绍了CFA的操作，使得同学们对前面的讲解有了更清晰的认识。答疑环节李老师对同学们的问题进行了针对性解惑。

本次讲座主要介绍了量化研究下因子分析的相关知识和基本操作，需要同学们结合李老师的讲解进行实操练习，以便更好地理解掌握相关技能，提高自己的科研水平。本次教育研究方法系列讲座第一板块“数据收集与调查法”到此告一段落，后续会推出第二板块“回归技术与相关分析”，请同学们持续关注，积极参与，按需学习！

（博彩网址大全 ：文/张宵铭 图/周慧媚 审核/王鑫）