(一) 干预前后学生用眼习惯和用眼行为改变各条目的分布情况EFA模拟结果显示，将用眼习惯改变和用眼行为改变两个因子分别进行混合模型潜在类别模拟，模型拟合信息指数结果如表5-4所示。性别、学习成绩、周末参加辅导班、每天做作业时间和教做眼保健操的干预方式仅对干预前有影响，差异有统计学意义。其中居住地和视力检查成正相关，干预前相关系数分别为0.253和0.477，干预后相关系数分别为0.258和0.515。......
2023-08-09
青少年视力不良防治实践：干预效果的因素分析
【摘要】：EFA主要用来初步确定因子个数、指标与因子的关系及因子与因子的关系。探索性因素分析示意图如图5-2所示。从干预效果条目EFA模型拟合指数的结果看，4因子模型的χ2、AIC、BIC和aBIC值均最小，而TLI和CFI值最大。图5-3 探索性因素分析碎石图
探索性因素分析(exploratory factor analysis，EFA)是用于解释外显变量之间相关的统计模型，可解释指标间的相关性和简化数据，即采用几个潜变量(因子)来解释一组变量之间的相关性，当潜变量被抽取后条目之间将不存在相关性，即达到局部独立性(local independence)。EFA主要用来初步确定因子个数、指标与因子的关系及因子与因子的关系。EFA的研究假设是指标间存在相关，是因为有一个潜在的共同因子或公因子(common factor)，如果这个公因子被提取，那么指标间的关系将不存在。在因子分析中，将观测分数的差异分为三个部分：公因子、独特性和测量误差。因素分析的表达式为
Zij=aj1fi1+aj2fi2+…+ajmfim+djuij
其中，Zij为个体i在项目j上的标准分；f为公因子；aj为每个公因子的权重，即因子负荷；uij为独特性因子；dj为独特性因子的权重。探索性因素分析示意图如图5-2所示。
图5-2 探索性因素分析示意图
将调查问卷所涉及的干预效果评估的题目进行探索性因素分析，以期找到几个不同的因子，结果如表5-2、表5-3和图5-3所示。从干预效果条目EFA模型拟合指数的结果看，4因子模型的χ2、AIC、BIC和aBIC值均最小，而TLI和CFI值最大(分别为0.887和0.936)。但是碎石图显示折点在两个因子，提示可能2因子模型比较合适，再结合表5-3的因子负荷矩阵发现，2因子模型对各条目的聚合效果比较好。从具体条目的实际意义来看，条目1~10可归纳为干预前后学生用眼习惯和卫生的改变，而条目11~18可归纳为干预前后行为的改变。
注：*P<0.05。
注：因子负荷大于0.30的被加粗。
图5-3 探索性因素分析碎石图
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2023-08-09
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2023-08-09
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