形式科学：统计学 - 多变量统计 - 因子分析 - 因子旋转课程大纲

周一：课程介绍与预备知识

• 主题: 课程背景与目标
• 学习目标: 了解因子分析的概念，熟悉基本统计学和多变量基础知识
• 阅读/资源:
  • [Gelman, A. et al. (2013). "Bayesian Data Analysis" (Ch. 12)]
  • [Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2017). "Multivariate Data Analysis" (Introductory section)]

教学方法: 讲座 + 互动讨论

周二：因子分析基础

• 主题: 主成分分析与因子模型
• 学习目标: 理解因子模型的基本原理，计算因子得分
• 阅读/资源:
  • [Kaiser, H. F. (1958). "The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis"]
  • [Osborne, M. R., Latham, G. P., & Smith, H. L. (2004). "Revisedmanually: How to Solve Common Statistical Problems"]

教学方法: 讲座 + 实例解析

周三：因子旋转方法

• 主题: 主轴旋转（PCA）、正交旋转（Varimax）与Promax
• 学习目标: 掌握不同旋转方法的优缺点及适用场景
• 阅读/资源:
  • [Jackson, D. N. (2009). "Factor Analysis and Rotation Methods" (Chapter 4)]
  • [Field, A. (2013). "Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics" (Ch. 16)]

教学方法: 讲座 + 小组讨论

周四：实践与案例研究

• 主题: 实际操作与案例分析
• 学习目标: 运用所学进行因子旋转并解释结果
• 活动: 使用R或SPSS软件进行因子旋转练习
• 资源: R语言教程（如StatQuest）

教学方法: 实践操作 + 分组报告

周五：评估与反馈

• 主题: 作业回顾与问题解答
• 学习目标: 自我评估并解决疑惑
• 作业: 上周的实践作业与案例分析报告
• 教学方法: 课堂讨论与个体指导

周六：复习与总结

• 主题: 本周回顾与课程总结
• 学习目标: 回顾关键概念，为下阶段学习做准备
• 资源: 教材复习资料
• 教学方法: 讲座 + 自由问答

评估方法：

• 作业: 每周实践作业，占30%
• 小测验: 每周课后测试，占20%
• 项目: 综合应用项目，占40%
• 期末项目: 课程结束后的综合项目报告，占10%

本课程设计旨在逐步深入，通过理论讲解、实践操作和案例分析，帮助学生充分理解和掌握因子旋转的相关知识。