Mark Pilling's contribution to the Discussion of ‘Vintage Factor Analysis with Varimax Performs Statistical Inference’ by Rohe & Zeng
Mark Pilling 对《采用 Varimax 的传统因子分析可进行统计推断》的讨论AI 解读 ↓
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Mark Pilling 对《采用 Varimax 的传统因子分析可进行统计推断》的讨论
- 研究问题
- 若因子旋转可被解释为统计推断，分析者尝试多种旋转并按可解释性选择结果，是否带来多重检验与 p-hacking 风险？
- 方法与思路
- 讨论者列举不同旋转选项及其主观选择方式，向主论文作者提出多重检验问题；所给文本未提出检验程序或校正方法。
- 材料陈述的贡献
- 该讨论指出因子旋转选择中的潜在分析者自由度，并请求作者解释统计推断视角下的多重尝试后果，没有给出已证实结论。
- 阅读关注点
- 应结合主论文与作者回复核对旋转所对应的推断对象、选择过程，以及是否提供处理多重旋转或选择后推断的论证。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 文本为讨论稿且版本未注明，不能冒充主论文摘要；它提出风险疑问，未证明存在错误膨胀或给出解决方案。
原文摘要
Thanks to the authors for their very interesting, thoughtful, and thorough reconsideration of the topic of factor analysis. We know to be a weakness of factor analysis that an issue is that analysts must chose the type of rotation (e.g., SPSS lists Varimax, Direct Oblimin, Quartimax, Equamax, & Promax) to use, and this choice tends to be subjectively based on how useful or interpretable the rotation was in the context of the study. So multiple rotations might be considered. Given the author’s assertion that rotations can be interpreted as performing statistical inference, could the authors additionally comment on whether this has consequences for multiple testing? i.e., Is there any danger that p-hacking could occur if multiple rotations are being considered? In some sense, searching for results that fit the preconceived ideas of the analyst.