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Bootstrap探索性因素分析方法及其应用

焦璨  吴利  张敏强  
【摘要】:传统的探索性因素分析方法需要满足正态分布等前提假设,且无法提供研究结果可重复性的证据。而Bootstrap探索性因素分析方法不必满足正态分布的前提假设,利用已有的测试数据,以评估探索性因素分析的可靠性。Bootstrap探索性因素分析方法作为传统的探索性因素分析方法的有力补充,克服了其未提供研究结果可重复性的不足,为心理学研究者特别是量表编制者提升研究结果的社会应用价值及可靠性提供了统计方法学上的支持。

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