问卷调查中决定题项去留的另外两种方法：题项总分相关法和EFA

除上文提到的决断值外，本文介绍删除题项的另外两种：题项总分相关法和EFA（探索性因子分析）。

题项总分相关法

在问卷调查中，要求各题项与总分之间存在一定相关性，一般要求它们的皮尔逊相关系数大于0.3，小于这一数值的题项可以结合其他方法，考虑删除。

还是以模拟的数据为例。首先，打开数据，计算量表题项总分。

第2步：计算各题项与总分的皮尔逊相关系数，并整理出如下表格，可以发现只有X14与总分的相关系数小于0.3，考虑删除。

探索性因子分析

KMO 抽样适当性参数大，Bartlett 检验结果显著，满足这两个条件才能进行因子分析。

采取主成分分析法，正交旋转方差极大化，根据特征值和其他删除题项的标准提取因子、删减题项。参照以下标准来删除预测问卷中的题项：

（1）在不同的因子上有相近的载荷值；

（2）因素的载荷值小于 0.4；

（3）每个因素中所包含的题项数量≥3，并且归类恰当。此外，删除共同度小于 0.3 的题项。

以下为操作步骤。

以下为SPSS软件给出的结果：

模拟数据的 KMO值为 0.905，大于0.5，Bartlett 检验的卡方值为 5200.163，p < 0.001，结果表明适合进行因子分析。

结果显示X14、X46和Y1的共同度均小于0.3，考虑删除。

X14、X46和Y1的因子载荷没有显示出来，是因为它们均小于0.4（参考前面的设定），再次表明这3个题项可以删除。

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