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2016-01-06
本人在参考文献梳理基础上增加了一个维度,变成五个维度,而已有研究常用维度是四个。五个维度共30个测量项目,做探索性因子分析,提取公因子为四个,且有些测量指标跑到另外的维度去了,该怎么办啊,是什么原因导致的,我可以不做EFA,,直接做CFA吗。如果必须要做,我该怎处理啊。急求高人指点
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2016-1-6 16:40:50
先探索后验证,这样肯定更严谨。对于自己加进去的项目,如果不理想的话可以逐一剔除,看结果是否向着预期的方向改善。可以用CFA看看结果是不是理想,毕竟CFA是理论导向的,可以直接检验关于因子结构的假设。
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2016-1-6 20:38:54
bfzldh 发表于 2016-1-6 16:40
先探索后验证,这样肯定更严谨。对于自己加进去的项目,如果不理想的话可以逐一剔除,看结果是否向着预期的 ...
关键是不仅自己加进去的项目有些有问题,因为载荷过低或者在不同因子上载荷都超过0.4,关键有些已有的维度相关测量项目(这些测量项目来源于研究文献)他们有些载荷过低,有些竟然跑到别的维度上去了,这个是探索性因子分析结果。如果我不做探索性,验证性因子分析拟合指标还是可以的,就是有一个维度ave值低了点,才0.4.我现在关于探索性因子分析结果该怎样弄啊,真捉急。
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2016-1-6 22:12:26
arki 发表于 2016-1-6 20:38
关键是不仅自己加进去的项目有些有问题,因为载荷过低或者在不同因子上载荷都超过0.4,关键有些已有的维度 ...
个人意见:能剔除的就剔除;可以尝试固定抽取因子数目为5;仍然不理想,就舍弃EFA,直接用CFA.
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2016-1-6 23:06:03
探索性因子分析只能得出一个模型,但一个数据可能会匹配多个模型,因此可以用EFA的结果以及你的理论假设模型两个来做CFA竞争模型分析,看哪个拟合度更好。
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2016-1-7 11:55:05
南南数据 发表于 2016-1-6 23:06
探索性因子分析只能得出一个模型,但一个数据可能会匹配多个模型,因此可以用EFA的结果以及你的理论假设模型 ...
好主意!不过还有个难点请教下:
在理论模型中比如测量指标a隶属于维度1,但是在探索性因子分析中指标a跑到了维度2去,如果指标a因子载荷过低或者在几个维度上都载荷超过0.4,我删掉就行了,关键是它跑到其他维度去了,和理论上的已有研究文献不一样,这个我该咋处理?
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