CFA and EFA结构方程模型：探索性因子分析与验证性因子分析

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验证性因子模型
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EFA 特征
• 因子个数可能是从1到可测变量的总数 • 所有可测变量允许与每个因子相关 • 通常需要对EFA的解进行旋转来使得因子 便于解释
– 例如指标之间中度相关
多指标方法
• 多指标方法减少了单个可测变量的总测量 误差对结果精确性的影响。 • 可测变量与潜在的潜变量的区别 • 可测变量与潜变量共同组成测量模型
测量模型的类型
• • • • 探索性 (EFA) 验证性 (CFA) 多特质多方法 (MTMM) 层级CFA
探索性因子模型
结构方程模型： 探索性因子分析与验证性因子分析
科学 追求真理，寻找纷繁复杂的社会现象背后的 原因，找到解决问题的根本办法。
The basic of research process
Deduction（Ex.）
Theory Ideate(形成概念) Summary(假设归纳) Deducting 逻辑推理(Reason)
EFA vs CFA
• CFA是验证性的。因子的数目和指标因子 负载模式都是预先指定的 • CFA分析的是非标准化变量的方差-协方差 矩阵 • 通过考察所指定的模型再生所测变量之间 的协方差矩阵来衡量。
EFA vs CFA
• • • • CFA模型将交叉负荷设定为0 EFA包括交叉负荷 EFA模型中假设误差项不相关 CFA模型中误差项可能会相关
3科学研究的流程源自• • • • • 提出研究问题 进行文献回顾 找到理论，提出假设 设计并执行实证研究 得出结论
• 构念：在管理、社会、教育、心理学的研 究中，很多变量都是不可直接测量的，一 般称为构念（Construct）。
潜变量的性质
• • • • 潜变量与某一假定的构念相关 需要特定的操作性定义 需要选择测量该构念的指标 指标的数据应当与特定的预测相一致
CFA 特征
• 在分析前要求指定因子的数目以及可测变 量与潜变量之间的关系 • 一般情况下，指标只对应一个因子 • 每个指标得分均由两部分组成 • 测量误差相互独立 • 测量误差与因子独立
EFA vs CFA
• 两者的目的均为确定能够解释一组可测变 量（指标）之间的变异和共变的潜变量的 数目和性质 • 两者都是试图用较少的潜变量来解释一组 指标之间的关系 • EFA是基于数据的，用于确定因子的数目， 以及某个可测变量是哪个潜变量的指标 • 在EFA中，所有可测变量均经过标准化， 并使用相关矩阵来分析
CFA的用途
• 评估测试工具 • 验证结构效度
– 区分效度 – 聚合效度
• 测试SEM的测量模型
实证概括Generalize
Accept or Reject hypotheses
Hypotheses
Measurement 样本估计、描述， 参数估计
Examine hypotheses
Research Design 使用仪器(instrumen (Scale)，确定样本
Observation
Induction （Ex.）