验证性因子分析

1. 定义

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?

  • 方法:AVE开根号与相关分析的结果对比。因子1的开根号是0.843,要大于0.7/0.646/0.777,其他因子也是如此,说明此量表具有良好的区分效度


    图1.png

    (3)共同方法偏差CMV检验:就是把所有的指标A1~D3放在一个指“量表图/因子”里边,然后发现各个指标不达标,就可以说明不存在共同方法偏差的问题。

  • 共同方法偏差还可以用在探索性引自分析里


    图2.png

    与3.png

3. 操作方法

(1)将同一维度的概念放入量表-选择开始分析


图4.png

(2)CFA分析基本汇总


图5.png

(3)因子分析载荷系数
图6.png

图7.png
  • 备注:要看标准载荷系数,一般要大于0.7。代表该项和因子之间的关系
  • B1的因子在和系数为0.562<0.7,可以删除
    (4)AVE和CR值


    图8.png

    (5)模型拟合指标


    图9.png
  • 判断标准在表格上,大部分达标即可

4. 验证性因子分析容易出现什么问题,需要如何处理?

(1)样本量>200
(2)经典量表
(3)如一个维度(因子A),至少对应2个或2个以上的内容(A1/A2/A3/A4/A5)
(4)调整方法:结合MI指标


图10.png
  • A1~A5对应因子1,所以这里边没有数值了
  • 看C2,本来是对应因子3,但是它在因子2、因子4下边数值也比较大,比较合理,这种情况下C2有点问题,可以删除掉,看看GFI等指标是否变优
  • MI指标其实是A1~D4之间的一种协方差关系,多大算大呢?看情况,看对比,多尝试
    (5)载荷系数如果比较低,也可以删除,然后看量表是否优化

链接1:数据分析实战教学之验证性因子分析-SPSSAU实现https://www.bilibili.com/video/av69372013
链接2:验证性因子分析(CFA)-SPSSAU帮助手册https://spssau.com/helps/questionnaire/cfa.html

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