社會對心理學人才的需求，催生了更多考研心理學大軍，越來越多的考生加入到心理學的備考大軍中來。要在備考中成功打響第一槍，就要在起步備考中穩扎穩打，注重知識點的點滴積累。心理統計學是心理學的重要組成部分，多元統計分析初步是其中的重要知識點，下面小編就帶各位考生來重點學習一下。
| 多元統計分析初步 | 因素分析 | 1.因素分析的基本思想：主成分分析的推廣，也是利用降維思想，由研究原始變量相關陣居內出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因素；根據相關性把原始變量分組，是的同組內的變量之間相關性較高，不同組的變量間相關性較低，每組變量代表一個基本結構，并用一個不可觀察的綜合變量表示，這個基本結構就成為公因子。 2.根據研究者對因素的確定性程度分為探索性因素分析和驗證性因素分析： A.探索性因素分析：研究者事先對觀察數據背后可以提取多少個因素并不確定，分析的目的在于探索因素的個數。 B.實驗性因素分析：研究者根據已有的理論模型對因素的個數，以及每個變量都在哪個因素上有載荷有明確的假設，分析的目的在于對假設進行驗證。 C.因素個數的確定主要依據特征值的大小：特征值代表某個因素可解釋的總變異量。一般而言，特征值需大于1才能視為一個因素。另外，還可以進行碎石圖檢驗或險坡檢驗。將每一個因素依其特征值排列，特征值逐漸遞減，當特征值逐漸接近，沒有變化時，代表特殊的因素已經無法抽取，當特征值急劇增加，即特征曲線變陡之時，就是決定因素個數之時。 |
| 主成分分析與因素分析的區別 | 1.因素分析目的是從數據中探查能對變量起解釋作用的因子，及其組合系數；主成分分析只是尋找能夠解釋諸多變量變異大部分的幾組彼此不想關的變量。 2.因素分析把變量表示成因素的線性組合；主成分分析是把主成分表示成變量的線性組合。 3.因素分析需要一些假設；主成分分析不用。 4.因素分析抽取因素有許多方法；主成分分析只有一種。 5.因素可以進行旋轉；主成分一般是固定的。 6.因素的數量要分析者假定；主成分分析則不需要。 7.由于可以使用因素旋轉幫助解釋因素，與主成分分析相比，解釋方面因素分析更有優勢。 |
希望通過小編今天的講解，能幫助各位考生深入了解多元統計分析的基本問題，在即將結束的打牢基礎階段拔得頭籌。夏季來臨，也許在天氣上會更加燥熱，但是考生們在知識的梳理上，是會越來越清爽的。預祝各位考生金榜題名，取得理想佳績!