形式科学：统计学 - 多变量统计 - 因子分析 - 公因子模型课程大纲

课程概述

本课程旨在深入理解多变量统计中的公因子模型，通过理论讲解和实践操作，帮助学员掌握因子分析的基本原理和应用。课程将采用混合教学模式，结合讲座、讨论和实践活动，确保学员全面掌握相关知识。

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题：课程介绍与统计学基础知识
• 学习目标：
  • 熟悉统计学基本概念和术语
  • 了解多元数据的基本处理方法
• 阅读/资源：
  • Stigler, S. (2016). The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900. Harvard University Press.
• 活动：讨论统计学在实际中的应用案例

第2周：因子分析基础

• 主题：因子理论与因子分析简介
• 学习目标：
  • 识别因子分析的目的和适用场景
  • 掌握因子载荷和公共因子的概念
• 阅读/资源：
  • Hair, J., et al. (2014). Multivariate Data Analysis (7th ed.)
• 活动：小组讨论和简单因子分析实例练习

第3周：提取因子的方法

• 主题：主成分分析（PCA）与因子分析
• 学习目标：
  • 学习PCA与因子分析的区别与联系
  • 实施并解释因子提取过程
• 阅读/资源：
  • Velicer, W. F. (1976). Factor retention decisions: A theory and application of eigenvalue-greater-than-one rule. Psychological Bulletin
• 活动：课堂演示及小型项目

第4周：旋转因子

• 主题：正交旋转（Varimax、Promax）和最大方差法
• 学习目标：
  • 理解旋转因子的作用与目的
  • 应用不同旋转方法优化因子解释
• 阅读/资源：
  • Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (4th ed.)
• 活动：旋转因子的实际操作和比较

第5周：因子模型的应用

• 主题：因子模型在实证研究中的应用
• 学习目标：
  • 解释如何在实际研究中使用公因子模型
  • 分析案例研究
• 阅读/资源：
  • Tabachnick, B., & Fidell, L. S. (2013). Using Multivariate Statistics (6th ed.)
• 活动：案例研究分析和报告撰写

第6周：评估与总结

• 主题：评估与复习
• 学习目标：
  • 自我评估因子分析的理解
  • 回顾课程重点并进行小测验
• 阅读/资源：
  • 参考文献中的关键章节复习
• 活动：课程回顾讨论与个人项目展示

评估方法： - 作业：每周练习题，巩固课堂所学 - 小测验：每两周一次，检查学习进度 - 项目：最终研究报告，应用公因子模型进行数据分析 - 课堂参与：讨论和活动表现，考察理解和应用能力

结语

课程结束后，学员应能独立进行公因子模型的分析，并能将其应用于实际问题解决中。欢迎持续提问和反馈，我们将竭诚为您服务！