pass大所提出之觀點可能需要小心，因為陳老師和黃老師的這篇文章並不是一因子CFA。 手邊沒有Kenny(1979)的手，但剛好有Bollen(1989)的書。 截取一下Bollen(1989)所提到的內容如下： p244 Three-Indicator Rules A sufficient condition to identify a one-factor model is to have "at least" three indicators with nonzero loadings and Θδ diagnal. With more than three indicators, the unifactor model is overidentified. 所以在一因子CFA時，至少需要三個負荷量不為0的指標，並且其殘差間不可有相關。 當超過三個指標時，模式就可以有多於一解(此時就可以做模型適配比較)。 同頁 Two-Indicator Rules The two-indicator rule is an alternative sufficient condition for measurement models with more than one ξ (see, e.g., Wiley 1973; Kenny 1979, 142-143). 所以若要使用二個指標時，需要兩個以上(多於一個)因子。 其他相關的數學運算或是正定條件就不再多述。 回應原po的內容，其在意的是「一因子CFA」，所以至少要三個指標；而三個指標是剛好 唯一解，故沒有辦法做模型適配比較。 建議使用四個以上，才有辦法產生多解，在多解的狀況下，才有辦法做模型適配比較。 然而，若是「多因子CFA」，指標則可以減少，此時有可能其中的因子的指標只有兩個。 ※ 引述《passaway (逼逼)》之銘言： : ※ 引述《criky (休養中)》之銘言： : : 我用AMOS的範例EX8是典型的二因子CFA : : http://ppt.cc/tzGD : : 把其中一個因子刪去，也就是留下spatial或verbal : : 是可以執行，但模式適配指標就有些奇怪， : : 例如： : : CMIN : : Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF : : Default model 6 .000 0 : : Saturated model 6 .000 0 : : Independence model 3 120.278 3 .000 40.093 : : RMR, GFI : : Model RMR GFI AGFI PGFI : : Default model .000 1.000 : : Saturated model .000 1.000 : : Independence model 15.648 .490 -.020 .245 : : 我記得之前也跑過單因子CFA有6個觀察變項的範例是可以的~ : : 單因子CFA的觀察變項最少是要4個或5個嗎？ : "然而實際上，依據結構方程模式的學者的看法，一個有效構念的觀察變項沒有必要太多。 : 問題是，一個構念需要多少題目來反映才算是足夠的呢？ : Kenny（1979）曾提出的觀察變項數首要法則： : 「兩個指標還好，三個指標更好，四個指標最好，再多的都是肉汁。」" : 轉引自http://ppt.cc/4tWr : 回主題，並非至少要4-5個，兩個以上即可（兩個有時會出現跑出來有問題的狀況） --

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