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作者:因素分析 (Factor Analysis)
胡賦強助研究員
台大公共衛生學院健康風險及政策評估中心
演講導讀及紀錄 吳其炘醫師

本演講要討論的是如何利用因素分析的方式來測量病患的精神狀態。

I.因素分析簡介

婦產科醫師雖然沒有辦法直接看到母親體內的胎兒,但是利用超音波這樣的工具,可以測量到胎兒的生長狀況。同樣地,精神科的領域中,我們無法直接得知無法病患的精神狀態,然而我們可以運用像因素分析這樣的工具來加以測量。

舉例而言,在精神分裂症的研究中,我們常會運用PANSS評估病患的精神狀態。PANSS有30題,其評分為1- 7 分的Likert scale。將收集到的資料進行confirmatory factor analysis,可以看到PANSS內有5 個潛在因子(latent variable),包括:正性症狀(positive), 負性症狀(negative), disorganization, excitement, and neurotic symptoms。以其中負性症狀為例,可得知負性症狀由N1, N3, N5, N6所測量。意思為此四個item彼此間有很高的相關性。用因素分析的方法,可發現這些item有共同的latent variable,可以用因素分析來淬取這個latent variable。

II.實務操作

  1. 軟體選擇
    可執行因素分析的軟體有LISREL, Mpluse, SAS 等。其中LISREL有學生版,可以免費下載,因此在些示範LISREL的使用。
  2. 軟體操作
    下載軟體後執行,我們以內附的範例來加以說明:打開program file / lisrel87s /splex/ex5a的檔案,可以看到其中的程式相當簡單,從程式中,可知本範例共有9題,分別測3個不同dimension的能力。

    按下工具例上的 L 鍵即可執行。跑出來即為路徑分析圖。

  3. 結果解讀
    1. 方塊為我們實際測量的item,圓形為我們測不到的latent variable。
    2. 圓形(latent variable)到方塊(item)的連線,線上的數值即為factor loading,數值愈大,表示此題受latent variable 的影響愈大。
    3. 最右側這些latent variable之間弧線上的數值,代表latent variable彼此之間的相關性,如果彼此之間的相關性很高(數值大)的話,表示這些latent variable之間還有common latent variable,可進行第二次的因素分析,來找出common latent variable。
    4. 最左側的數值是marginal errors。表示為無法被因素分析所淬取的成分,會留在左邊。
  4. 資料分析
    可分為三個步驟:
    1. Variable selection: 先做backward,再做forward。
      • Backward:
        先在上方estimate選單上,選擇t-value,然後每條線會出現t-value,看其是否達到顯著。若不顯著會出現紅色,則可考慮拿掉。
      • Forward:
        在estimate選單上,選擇modification indices,會出現灰色的線,為可改進之處。修改model的方式,用畫圖的方式即可,選取箭頭後再做連結。依照modification indices的建議的方式修改後,進行下一步。
    2. Goodness of fit:可看圖下方的數值:當χ2 <2 d.f , P>0.05,表示可以接受,另外按windows選EX5A.out,看到報表,其中CFI>0.95, RMSEA <0.05 表示可接受。
    3. Model Diagnosis: 有下列情形表示此model不佳。
      • 圖形中Measurement errors, latent variable 之間存有高度相關。
      • EX5A.out報表中的Standard residual > 2.0。
      • Item不為normal distribution,或有outlier
III.結論

因素分析在臨床上與研究上均有相當大的用處。實務上,軟體的操作也很簡單,可上網下載LISREL軟體。

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