验证性因子分析(CFA) 验证性因子分析(CFA)则是在事前已知理论变量的情况下进行的。CFA强调的是多个测试项是否能够代表某个已知的理论变量。这实际上是一种效度检验,它旨在验证我们预先设定的理论架构是否合理,题目设置是否恰当,以及收集到的数据是否能够体现预期的结果。 CFA常用于经典量表,在已经具备良好的结构效度和...
6. CFA的样本量要求较EFA低,但仍然需要足够的数据来稳定估计。 7. CFA可以处理更多的复杂模型,如多因子模型、二阶因子模型等。 总结:探索性因子分析和验证性因子分析是两种不同的统计技术,它们在研究设计和数据分析中扮演着互补的角色。EFA用于探索和发现潜在的结构,而CFA用于验证和确认理论模型。研究者应根据研究...
且在专业上有理论支持，则用验证性因子分析（如成熟量表一般用CFA）；反之，则用探索性因子分析。
探索性因子分析与验证性因子分析是两种常用的因子分析方法,它们在量表维度划分和因子关系验证上各有侧重。以下是它们的主要区别: ️探索性因子分析(EFA) 探索性因子分析是在未知量表维度(因子)划分的情况下进行的。它利用统计软件如SPSS对量表各个题项进行分析,找出具有共同信息、高度关联的题项,并将相关度较高的...
如果可以明确回答这几个问题,则可用验证性因子分析;反之,如果研究者没有坚实的理论基础支撑,一般先用探索性因子分析再在此基础上用验证性因子分析,这样的做法是比较科学的。 2.操作 从方法操作上我们也能看出来两种方法的区别。 验证性因子分析 如验证性因子分析有明确的因子项,研究者只可以将同属于一个因子下的题...
在进行探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)时,有一些关键的报告指标需要关注。以下是一些常见的指标: 探索性因子分析EFA【报告指标】🔍 KMO和巴特利特球形检验图:KMO值应接近1,显著性Sig应小于0.001。 总方差解释图:累积%应超过60%。 旋转后的成分矩阵:报告超过0.5/0.4的因子载荷。
比较探索性因子分析&验证性因子分析 (1)各自原理+举例: ①探索性因子分析:基于降维的思想,将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子,在乎的是多个测试项是否能组成一个或多个理论变量,其理论变量是未知的。 例如,30 个...
2.2验证性因子分析 3.因子分析因子个数的确定 4.如何确定数据是否适合进行因子分析 总结 1.因子分析简介 1.1因子分析含义 因子分析是基于降维的思想,在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下,将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子,这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息,在减少变量个数的同...
探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)都是用来检验结构效度的方法。📖如果我们对因子结构有预先的假设和理论基础,通常会选择CFA。📈如果没有事先的假设,而是希望纯粹依据数据来分析结果,那么EFA是更好的选择。🔍在EFA中,因子个数是根据数据结果来决定的,比如特征值大于1或陡坡图。📊确定...