Подтверждающий факторный анализ (CFA) - это статистический метод, используемый для проверки факторной структуры набора наблюдаемых переменных. CFA позволяет исследователю проверить гипотезу о том, что связь между наблюдаемыми переменными и лежащими в их основе латентными конструкциями существует.
Какова основная цель использования подтверждающего факторного анализа?
Он используется для проверки того, согласуются ли измерения конструкта с пониманием исследователем природы этого конструкта (или фактора). Таким образом, цель подтверждающего факторного анализа состоит в том, чтобы проверить, соответствуют ли данные гипотетической модели измерения..
Какова цель факторного анализа?
Факторный анализ - это мощный метод обработки данных, который позволяет исследователям исследовать концепции, которые нелегко измерить напрямую. Сводя большое количество переменных в несколько понятных лежащих в их основе факторов, факторный анализ приводит к простым для понимания и полезным данным.
В чем преимущества факторного анализа?
Преимущества факторного анализа заключаются в следующем: Выявление групп взаимосвязанных переменных, чтобы увидеть, как они связаны друг с другом. Факторный анализ можно использовать для выявления скрытых аспектов или конструктов, которые могут быть или не быть очевидными при прямом анализе.
Должен ли я использовать исследовательский или подтверждающий факторный анализ?
Отсечки факторных нагрузок могутбыть намного ниже для исследовательского факторного анализа. При разработке шкал вы можете использовать исследовательский факторный анализ для проверки новой шкалы, а затем перейти к подтверждающему факторному анализу для подтверждения структуры факторов в новой выборке.
