Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Finch, H: Exploratory Factor Analysis

Finch, H: Exploratory Factor Analysis


en Limba Engleză Paperback – 3 dec 2019

Aplicabilitatea practică a analizei factoriale exploratorii (EFA) este esențială în cercetarea contemporană din științele sociale și comportamentale, oferind instrumentele necesare pentru a reduce complexitatea seturilor de date prin identificarea variabilelor latente. Remarcăm modul în care Exploratory Factor Analysis reușește să condenseze, în doar 144 de pagini, atât fundamentele matematice riguroase, cât și ghidajul procedural necesar implementării acestor tehnici. Structura lucrării este una progresivă: începe cu distincția clară dintre variabilele observate și cele latente, trece prin mecanismele de corelație și covarianță (capitolul al doilea), pentru ca ulterior să detalieze metodele de extracție, precum Maximum Likelihood sau Principal Axis Factoring. Merită menționat că volumul nu se limitează la teorie, ci oferă soluții pentru dilemele practice ale cercetătorului, cum ar fi rotația factorilor (ortogonală versus oblică) și criteriile de reținere a acestora. Reținem că această lucrare acoperă aceeași arie tematică precum A Step-by-Step Guide to Exploratory Factor Analysis with SPSS de Marley W. Watkins, însă abordarea lui Holmes Finch este mai tehnică și mai profund ancorată în substratul matematic al modelelor, spre deosebire de ghidul lui Watkins care este aproape exclusiv procedural și lipsit de formule. Poziționată în contextul operei autorului, această carte continuă direcția metodologică riguroasă stabilită în Applied Regularization Methods for the Social Sciences și Multilevel Modeling Using Mplus. Dacă în lucrările anterioare Finch se concentra pe date de înaltă dimensionalitate și modele multinivel, aici el rafinează procesul de reducere a datelor, oferind un punct de intrare accesibil dar matematic solid în analiza multivariată. Includerea codului de calculator și a interpretărilor de output transformă acest text dintr-o simplă monografie într-un instrument de lucru indispensabil pentru orice curriculum de metode de cercetare.

Citește tot Restrânge

Preț: 34219 lei

Puncte Express: 513

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 28 mai-11 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781544339887
ISBN-10: 1544339887
Pagini: 144
Dimensiuni: 142 x 212 x 12 mm
Greutate: 0.18 kg
Ediția:1
Editura: Sage Publications, Inc
Locul publicării:Thousand Oaks, United States

De ce să citești această carte

Această lucrare este ideală pentru cercetătorii și studenții care doresc să înțeleagă nu doar „cum” să ruleze o analiză factorială, ci și „de ce” funcționează algoritmii utilizați. Prin combinarea teoriei matematice cu exemple practice și cod sursă, Holmes Finch oferă o resursă echilibrată care elimină ambiguitatea din interpretarea structurilor factoriale complexe, fiind un ghid de referință rapid și precis pentru orice proiect de cercetare cantitativă.

Despre autor

Holmes Finch este un specialist recunoscut în statistică aplicată și psihometrie, cu o activitate academică intensă dedicată dezvoltării metodelor cantitative pentru științele sociale. Expertiza sa acoperă o gamă largă de tehnici, de la modelarea multinivel prezentată în Multilevel Modeling Using Mplus, până la metode avansate de regularizare și evaluarea calităților psihometrice ale instrumentelor educaționale, temă explorată în Psicometría Aplicada Usando SPSS y AMOS. Lucrările sale sunt apreciate pentru capacitatea de a traduce concepte statistice dificile în aplicații practice clare, fiind un colaborator frecvent al editurii Sage Publications în seria dedicată aplicațiilor cantitative.

Descriere scurtă

A firm knowledge of factor analysis is key to understanding much published research in the social and behavioral sciences. This volume provides a solid foundation in exploratory factor analysis (EFA), which along with confirmatory factor analysis, represents one of the two major strands in this field. The book lays out the mathematical foundations of EFA; explores the range of methods for extracting the initial factor structure; explains factor rotation; and outlines the methods for determining the number of factors to retain in EFA. The concluding chapter addresses a number of other key issues in EFA, such as determining the appropriate sample size for a given research problem, and the handling of missing data.  It also offers brief introductions to exploratory structural equation modeling, and multilevel models for EFA. Example computer code, and the annotated output for all of the examples included in the text are available on an accompanying website.

Recenzii

This text is a perfect resource for individuals seeking guidance on applied factor analysis, covering the fundamentals as well as introductions to more advanced aspects of factor analytic techniques. 

Finch provides a well-written and well-organized introduction to the conceptual and quantitative topics of exploratory and confirmatory factor analysis within a single, concise text. 

This is a thorough and readable introduction to exploratory factor analysis

Cuprins

Chapter One: Introduction to Factor Analysis
Latent and Observed Variables
The Importance of Theory in Doing Factor Analysis
Comparison of Exploratory and Confirmatory Factor Analysis
EFA and Other Multivariate Data Reduction Techniques
A Brief Word About Software
Outline of the Book
Chapter Two: Mathematical Underpinnings of Factor Analysis
Correlation and Covariance Matrices
The Common Factor Model
Correspondence Between the Factor Model and the Covariance Matrix
Eigenvalues
Error Variance and Communalities
Summary
Chapter Three: Methods of Factor Extraction in Exploratory Factor Analysis
Eigenvalues, Factor Loadings, and the Observed Correlation Matrix
Maximum Likelihood
Principal Axis Factoring
Principal Components Analysis
Principal Components Versus Factor Analysis
Other Factor Extraction Methods
Example
Summary
Chapter Four: Methods of Factor Rotation
Simple Structure
Orthogonal Versus Oblique Rotation Methods
Common Orthogonal Rotations
Common Oblique Rotations
Target Factor Rotation
Bifactor Rotation
Example
Deciding Which Rotation to Use
Summary
Appendix
Chapter Five: Methods for Determining the Number of Factors to Retain in Exploratory Factor Analysis
Scree Plot and Eigenvalue Greater Than 1 Rule
Objective Methods Based on the Scree Plot
Eigenvalues and the Proportion of Variance Explained
Residual Correlation Matrix
Chi-Square Goodness of Fit Test for Maximum Likelihood
Parallel Analysis
Minimum Average Partial
Very Simple Structure
Example
Summary
Chapter Six: Final Issues in Factor Analysis
Proper Reporting Practices for Factor Analysis
Factor Scores
Power Analysis and A Priori Sample Size Determination
Dealing With Missing Data
Exploratory Structural Equation Modeling
Multilevel EFA
Summary

Notă biografică

W. Holmes Finch (Ph.D. South Carolina) is the George and Frances Ball Distinguished Professor of Educational Psychology in the Department of Educational Psychology at Ball State University. Prior to coming to Ball State, he worked as a consultant in the Statistics Department at the University of South Carolina for 12 years advising faculty and graduate students on the appropriate statistical methods for their research. Dr. Finch teaches courses in statistical and research methodology as well as psychometrics and educational measurement. His research interests involve issues in psychometrics, including dimensionality assessment, differential item functioning, generalizability theory and unfolding models. In addition, he pursues research in multivariate statistics, particularly those involving nonparametric techniques. He is the co-author of Multilevel Modeling Using R (with Holden, J.E., & Kelley, K., CRC Press, 2014); Applied Psychometrics Using SAS (with French, B.F. & Immekus, J., Information Age, 2014); and Latent Variable Models in R (with French, B.F., Routledge, 2015).