验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)是一种统计方法,用于检验和验证一个已经构建的多维量表的因子结构和因子载荷是否与预测一致。其基本原理是在预设的因子结构前提下,通过对观察数据进行分析,确定相关因子的因子载荷是否显著,从而确定因子结构的准确性。 验证性因子分析需要先有理论基础并构建出一个已经测...
CFA的进行必须有特定的理论观点或概念架构作为基础,然后借由数学程序来确定评估该理论观点你所导出的计量模型是否适当、合理,因此理论架构对CFA的影响是在分析之前,其计量模型具有先验性,理论是一种事前的概念。(邱皓政,2005) 简单来说(说人话):如果你的模型是别人的已经研究过的模型,同时,你的各变量的题项是确定...
验证性因子分析(confirmatory factor analysis, CFA)是结构方程模型的一种最常见的应用。 通常可用于四种用途: 一是针对成熟量表进行效度分析,包括结构效度,聚合(收敛效度)和区分效度; 二是验证性因子分析可用于组合信度的分析; 三是验证性因子分析还可用于进行共同方法偏差CMV检验; 四是使用验证性因子分析进行权重计算。
不同于探索性因子分析(EFA)的“试错与探索”特征,验证性因子分析(CFA)是使用样本数据对已经根据某些理论、先验知识作出的结构模型(量表题项与潜在变量的对应关系,潜在变量之间的关系)是否与实际数据情况一致进行验证的过程。 验证性因子分析根据假设模型的潜在变量之间是否相关,可以分...
验证性因子分析ConfirmatoryFactorAnalysis(CFA)Zhangxinxue,2023.10.15 1 学习目标 一、概念学习二、实际操作三、论文解读 一、基本概念 •1.概念•在结构方程模型(StructuralEquationModeling,简称SEM)中,如果我们的兴趣在于因子间的相关(以双向弧形箭头表示),而不在因子间的因果效应(以单项直线箭头表示)上...
在进行验证性因子分析前,一般会先进行探索性因子分析,该步骤不仅可以分析测量题项设计是否合理还可以分析变量与测量项的对应关系。 对于测量题项设计是否合理一般使用 KMO值(判断变量之间相关性指标)和 Bartlett 球形检验方法(用于检验各变量是否互相独立),KMO 值大于或者等于0.7时,认为其非常适合做因子分析,在0.5以下不...
验证性因子分析(confirmatory factor analysis, CFA)是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法。 验证性因子分析的应用场景 验证性因子分析CFA的主要目的在于进行效度验证,同时还可以进行共同方法偏差CMV的分析。
验证性因子分析:对量表进行效度验证的一种方法。需要注意验证性因子分析适用于经典量表,探索性因子分析适用于非经典量表 2. 用途 (1)聚合效度(收敛效度):依据AVE(平均提取方差值>0,5)和CR(组合信度>0.7)判断其是否达标 (2)区分效度:就是说你找的这个四个维度,是否可以很好的区分开呢?
验证性因子分析(CFA)是一种用于检验和验证研究模型的统计分析方法。它是基于因子分析的一种方法,通过考察特征因子和变量之间的关系来评估研究模型的拟合程度。 在进行CFA之前,首先需要构建研究模型。研究模型是通过将观察变量组织成潜在变量的形式来描述和解释数据之间的关系。潜在变量表示无法直接观测或测量的概念或构造,...