《九型人格 enneagram》
無意中在家中見到一本有關九型人格的書,就順手拿來翻。
病倒以前,曾經做過幾次詳盡的九型人格測試,也修讀過有關課程,全部也顯示我是第四型的自我型/藝術型/浪漫悲情者,得分還要是非常極端(健康狀況最不好)的那種,所以真的是明顯得不做測試也能夠把自己歸類。今天再看,好像有點啓示。
在九型人格中,第四型的人是最内向、最抑鬱和最難以觸摸的。我們情緒化、極度敏感、有創造力、愛幻想、善於觀察、喜歡獨處、與人的關係總是若即若離。我們害怕被遺棄,害怕失去愛,害怕找不到真實的自我。從事和藝術或心理學有關的工作會比較有興趣和優勢。我突然意識到,爲什麽極度需要安全感的我,竟然不喜歡千篇一律的文件工作,也很難在同一個工作環境安定下來。
順境中,我們冷靜而理性。不過在逆境的時候,就會變得封閉和抑鬱。由於我們的内心感受太豐富,所以很容易產生無助無望的感覺,無論別人又或是自己也很難拯救自己。我們極力想成爲幻想中的自我,掉進了抑鬱的懷抱,就會自我排擠,甚至徹底破壞有價值的事物。再極端一點,我們覺得追求沒有價值的幻覺浪費了生命,很容易徹底失望和放棄生命。
在讀那個課程以前,大概感受到自己有抑鬱的氣質,沒想到最後竟然會掉進這個可預見的陷阱。有時候,我們真的不能忽略遺傳的因素。心理學告訴我們,我們每個人天生都有不同的傾向(dispositions),但是後天會不會展露出來,取決與環境因素 (innate VS acquired).
突然意識到,原來自己的成長背景和性格一早已經是這樣,難怪在短時間内突然面對生命中一連串的創傷事件和不懂處理的壓力,我會無法理智處理自己最不擅長處理的情緒。如果我性格不是如此,有機會免疫。如果後天經歷不是如此,也許潛在因素不會浮面。現在,它們就是一拍即合!
除了音樂、寫作、畫畫和跳舞外,我知道我要開發一下自己的邏輯分析思維,平衡一下。我中學和大學的心理學成績不錯,不過最考起我的一科叫:統計學。在不同的大學裏面念了三次,我還是不懂如何分析數據,對於那個叫SPSS的數據分析電腦系統,我真的是舉手投降,想起也發惡夢。交研究論文?不要玩啦!自己本科的文學論文容易多了。公務員考試,有一份卷全部考邏輯推理,我空了大部分題目,但求不要交白卷就好!哈哈!
今晚,我明白了,何爲「適可而止」。某程度上,每個人也有盲點,除了靠神,我們也可以出力做一些事來扭轉自己的命運。
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「這是最不需要求人、最不需要排隊、最不需要看人臉色的一條路。」
因為這句話,參加了《健保資料庫工作坊》的課程。畢竟要做一個臨床研究,所要準備跟具備的條件,錢、設備和人缺不可,「人」的因素更會導致進展的成功與否。
【簡單的軟體就可以處理龐大資料】
新思惟的課程真是「就感心!」提供簡單易操作的 MySQL 的資料處理軟體,讓我們不用花大錢去購買 SAS、SPSS 等統計軟體。
【非常實用的範本設計】
課堂實際操作的時間,由一群厲害的助教與講師提供當下任何諮詢,最重要還有醫學資訊宅男陳育群醫師的範本,讓你能照表操課,快速畫出主綱論文的圖表,最棒的是你之後還能依這個主綱論文建構的範本,修改所需要的關鍵字,一定可以照表操課出健保資料庫的第一篇論文!
【讓人信服的講師陣容】
看到講師的陣容也是令人相對安心,都是業界赫赫有名的專家!而且課前問答真是包羅萬象,各個上課老師依專長回答的內容真是廣泛,幾乎能想到的疑問還有根本沒想到的都精簡扼要地回答了!課前問答含金量就這麼高,課程的可期待度就更高了。
【從專業出發,寫出好論文。】
如何構思與寫作一篇健保資料庫的論文,搭配一個好的研究主題,就可以解決臨床問題與疑惑!藉由簡單的統計分析,資料論述,就可以構成一篇好論文,而這個就需要從你最專精的專業出發。
【專家講說加值中心的流程】
幸好有蘇宣銘醫師的加值中心的經驗分享,機會是給準備好有能力的人,激勵自己更熟悉這些資料處理軟體,與不會自己處理資料的人做出區隔,應該是加值中心所要鼓勵我們健保資料庫研究者的苦心。
【寫作功力大幅提升】
感謝新思惟這堂課,從課前問答到論文構思和分析寫作,還有資料處理軟體的入門與實作,與目前健保資料庫的運作現況與應對,滿滿的課程,可以快速吸收前人經驗,戰力大大提升!
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: 搜尋過了以前SPSS、因素分析相關文章,沒能了解我的問題所在,
: 特地發文請教一下
: 為了講清楚問題,我先敘述一下我的狀況前提
: 我使用問卷法,問卷的第一部分是領導風格,
: 領導風格分為兩構面,體恤、結構,
首先,這是你根據文獻所分出來的構面
或是你自己整理出來後定義出來的呢?
以下將假定你是根據文獻分出來的來回答
: 在跑因素分析的時候,我抓了體恤所有的問項去跑,
: 萃取特徵值大於1的因素,然後有使用最大變異法來轉軸,
: 但我產生了幾個問題
萃取特徵值大於1的因素,正確同時這也是SPSS內建的萃取標準
Varimax(最大變異法)是最常用的轉軸方法,這個部分沒有錯
: 1)已經是同一個構面的問項,還是會產生2個因素以上是正常的嗎?
正常,因為問卷填的人百百款
除非你的問卷題目信度與效度極高,否則很容易受到「不符理論者」之作答結果影響
舉例來說,你根據理論得出「每個人都不喜歡聞臭味」
可偏偏你的問卷對象出現一個「逐臭之夫」,就會造成你問卷的因素分類歧異
身為以畢業為最高原則的研究生的你
有三個選擇
(1)強迫SPSS只萃取一個因素出來,這是最省力的方法
(2)仔細檢視問卷填答結果,看是哪個小王八蛋亂填然後剔除樣本
(3)你發現了理論重大的例外現象,仔細鑽研下去說不定跳過Master直接拿Ph.D呢
根據我的研究生涯,我強烈建議你選擇(1),(2)這個方法等你有空閒再試試看吧
選(3)的話....加油,Kids
: 2)如果想要看各題的因素負荷量,是要看轉軸後的矩陣嗎?(從書本上看,
: 應該是看轉軸後矩陣,可是參考以前研究論文,每個人的因素負荷量都很整齊地
: 從大到小,我跑出來的表有3個因素,卻不知道每題因素負荷量怎麼選)
因素負荷量看轉軸後的
而因素負荷量是以後你用AMOS或SAS跑結構方程模式(Structural Equation Model;SEM)時
(注意:需使用標準化後的因素負荷量)
用來跑複合信度 (composite reliability; CR,需超過0.7)
與平均變異萃取量 (average variance extracted; AVE,需超過0.5)所使用的
至於因素負荷量要不要整齊的排,我倒是沒有特別注意
重點是在CR和AVE這兩個值上面
這兩個值你在跑驗證性因素分析(Confirmed Factor Analysis;CFA)如果沒有過
後面的SEM你也不用做了,還有要做好延畢的心理準備...
: 3)承上題,不曉得每題的因素負荷量如何選
: (從書中,作者好像是因素1,大到小,然後框到中間就換到因素2繼續框,
: 不太曉得換因素的判斷是如何判斷的,書本範例只發現是右邊因素從小轉大,
: 就換了右邊因素)
首先我建議你去拿本多變量分析的書看看因素分析的章節
大概就可以了解「換因素」是怎樣一回事了
簡單說就是,拿每個人的技能點數來舉例
你要怎樣去看這個人「總技能點數多少呢」?
很簡單,我們用不同的「觀點」下去看
所以我們用國文、英文、數學這三個構面下去看
而為了衡量各個構面,你國文構面一定是用一堆「之乎者也」來測
英文構面一定是用「How do you turn this on」來測
數學構面一定是用「1+1=2」來測
因此你可能國文出五題、英文出五題、數學出五題
此時因素分析的目的就是「維度縮減」 (維度縮減你可能要去翻書看,內容太多不好打)
所以你透過維度縮減,把原先5+5+5=15題的資料量
濃縮成為「國文」+「英文」+「數學」三個面向,去看一個人「總技能點數多少」這件事
到這邊還好理解,那為什麼會出現「換因素」的現象呢?
原因很簡單,因為你不是上帝
並不知道你出的「國、英、數」題目,是不是完美的各自獨立
有些題目是會有意義重疊部分的
(舉例:社會資本這玩意光是分類就好幾種,Nahapiet and Ghoshal也承認這真的很難分)
所以你雖然是根據你對文獻的了解分別發展題目
但你很有可能有些題目讓填答者認為是「同樣的因素」
本來你認為是同一個構面的因素,最後你萃取出來就會變成兩個因素
此時你有兩個選擇
(1)我相信我文獻做的很扎實,所以一定是有小王八蛋亂填,強硬只取一個因素
(2)可能真的有我沒有考慮到的分類方式,我來看看這個新萃取出來的因素要叫啥
這邊我是很想建議你選(1)啦,不過你很有可能被教授打槍
不然就是刪題項刪到只剩下「一個構面」為止
從(2)下手的話
所謂的「因素命名」,請看以下表格
┌──────┬──────┐
│ 因素一 │ 因素二 │
├──────┼──────┤
│眼鏡、翻花繩│口袋、銅鑼燒│
│懦弱、愛靜香│嘮叨、怕老鼠│
└──────┴──────┘
看完這個表格,你大概可以知道因素一和因素二是在指誰了吧?
沒錯就是大雄和小叮噹
因素命名就是用上述的邏輯,你去看歸類在同一群的題項之間
有什麼「共同的」描述可以一次概括
這就是所謂的因素命名
不過真的看SPSS報表,你是要依照因素負荷量來歸類
命名因素也不是件容易的事,所以要多加油啦
: 4)如果因素負荷量絕對值小於0.5可以保留該題嗎?因為該題可能Person相關係數
: 達中度以上的相關,或是刪此題會降低Cronbach's alpha值
: 在此先感謝回答的先進~QQ
不行,因素負荷量小於0.5表示這題「根本就不屬於這個構面」
試想明明你命名為「女子團體」的構面,卻出現一個叫做「周杰輪」的團員
這樣可以成立嗎?
另外,Person相關係數在量化分析當中沒有太重大的意義存在
只有在判斷區別效度的時候有用而已
因此中度以上的相關並沒有任何代表意義,雙方不一定存在因果關係
可能只是湊巧而已
刪題項一定會降低Cronbach's alpha值
但只要你構面的信度大於0.7,就不用太在意刪題對信度的影響了
決勝關鍵都不在那,是在後面SEM的CFA、路徑顯著與方向
加油,希望可以幫到你
有心要跑量化分析的人也可以參考這篇看看,或許你會比較容易入門
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◆ From: 111.249.181.76
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