Q方法学：主要因子提取与因子旋转技术对比分析

"这篇研究文章比较了Q方法学中主要因子提取与因子旋转技术，包括质心法、主成分法、因子旋转中的手动旋转、varimax旋转、quartimax旋转和equamax旋转，并通过三个实际数据集进行了分析，探讨了不同方法的影响和效果差异。" 在Q方法论中，因子分析是一种核心的统计分析手段，它用于识别并解释数据中的结构和模式。因子分析通常分为两个关键步骤：因子提取和因子旋转。因子提取是确定数据中潜在因子的过程，常见的方法有质心法和主成分法。质心法是基于样本均值的因子提取方法，而主成分法则关注于解释变量间共变性的最大部分。在本研究中，作者发现这两种因子提取方法在结果上并无显著差异。 因子旋转则是为了提高因子的可解释性和简化模型结构，使得因子载荷更为集中。常见的因子旋转技术有手动旋转和varimax旋转。手动旋转需要研究者根据专业知识进行调整，而varimax旋转是正交旋转的一种，旨在使每个因子上的变量载荷尽可能两极化，即要么高要么低。此外，quartimax和equamax旋转也被提及，它们是正交和部分正交旋转的变体，分别侧重于使因子载荷在每个因子上均匀分布或优化因子间的独立性。 研究中，作者使用了三个实际数据集，将主成分和主轴因子分解作为提取方法，varimax、equamax和quartimax作为旋转方法进行对比。结果显示，基于quartimax旋转的因子通常能揭示出更清晰的一般性因素，并且导致较少的Q排序被排除。同时，quartimax旋转的因子区别性陈述数量相对较少，这可能意味着其在解释变量间的关系时更为简洁明了。然而，与varimax和equamax旋转相比，这种差异并非绝对，需要在更多的数据集上进行验证。 Q方法中的因子提取和旋转技术选择应基于研究目的和数据特性。本研究提供的比较有助于研究人员更好地理解各种技术的适用性和可能的结果差异，从而做出更合适的分析决策。对于Q方法的实践者而言，除了最常用的质心法、主成分法和varimax旋转外，其他如主轴因子分解、quartimax和equamax旋转也是值得考虑的工具，尤其是在寻求更优因子结构和解释性时。