●序
第1章 導論
第1節 對因子分析基礎的回顧
第2節 本書涵蓋的基本方案和方法
第2章 抽取初始因子的方法
第1節 主成分、特征值和向量
第2節 公因子模型的變型
第3節 最小二乘法
第4節 基於優選似然法的解決方案
第5節 Alpha因子分析法
第6節 映像分析
第3章 旋轉的方法
第1節 圖像旋轉、簡單結構和參照軸
第2節 正交旋轉的方法：四次方優選法、優選方差法和均等變化法
第3節 斜交旋轉的方法
第4節 旋轉至目標矩陣
第4章 再論因子數量的問題
第1節 檢驗顯著性
第2節 通過特征值進行設定
第3節 實質重要性的準則
第4節 碎石檢驗
第5節 可解釋性和恆定性的原則
第5章 驗證性因子分析簡介
第1節 因子分析性模型被經驗證實的程度
第2節 模型所暗示的經驗的數量
第3節 另一種概念的經驗證實：抽樣準確性
第4節 驗證性因子分析
第6章 建立因子尺度
第1節 因子尺度的不確定性
第2節 抽樣變異性和模型擬合的不同標準
第3節 多個公因子和更復雜的情況
第4節 基於因子的尺度
第5節 成分得分
第7章 對常見問題的簡單回答
第1節 與變量的性質以及它們的測量有關的問題
第2節 與使用相關或協方差矩陣有關的問題
第3節 與顯著性檢驗和因子分析結果穩定性有關的問題
第4節 其他各種統計問題
第5節 與書、期刊和計算機程序有關的問題
注釋
參考文獻
術語表
譯名對照表
