作者bboring (甲級建築師)
看板Statistics
標題[討論] 不做探索性只做驗證性因素分析?
時間Mon Jun 3 21:27:09 2019
大家好，想請教一下各位大大
小弟現在在寫論文，共四個構面，遇到一個問題
就是用EFA(探索性因素分析)分出來的因子
如果再去做CFA(驗證性因素分析) 跑SEM
配適度不會過，必須再拆解刪題
例如原本EFA一個構面分出4個因子 A B C D
到CFA配適度不佳，A因子必須砍掉
B因子題數夠，但要拆成兩個因子 B1 B2
這樣重跑才會過
小弟問過老師，因為小弟的問卷是從U-M密西根大學來的
老師說 就直接做信度跟CFA(驗證性)就好，直接拆開做各因子的信度，再做CFA
想問一下各位大大，跳過EFA直接用CFA這種做法是否正確?
因為EFA 跟CFA分出因子結果不一樣，故有此疑問
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.227.245.2 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Statistics/M.1559568432.A.161.html
1F：推 banque: 如果你用的量表在你的領域廣為使用且經過重複驗證，也就是 06/04 09:46
2F：→ banque: 發展成熟的話，只做CFA是可被接受的，但只因為EFA配適度不 06/04 09:46
3F：→ banque: 會過而刪改原量表的構面，有種拿單次調查的小樣本結果去否 06/04 09:46
4F：→ banque: 定由被更多資料支持、已累積發展具有穩健性的量表的意味性 06/04 09:46
5F：推 yuyuyuai: 做很多次CFA找最適配的模型，我自己覺得這樣不太優 06/04 10:04
6F：推 if266: 探索和驗證兩個篩選出的因素不一樣是很正常的，兩個背後理 06/08 01:47
7F：→ if266: 論是很不相同的 06/08 01:47