1.
如果楊國樞老師的論文是在發展量表時，第一階段的EFA可以忽略cross-loading問題，而由研究者主觀判斷。但進入第二階段，還是要進行CFA時，仍舊要解決cross-loading問題。
2.
如果時間許可的話，我會傳幾篇論文給你看看。不是崇拜外國月亮比較圓。而是最近的論文發表，作者都會加上一句，經過CFA，問項之間都沒有cross-loading的現象。
3.
既使在台灣，博碩士論文也還沒有一致性的要求，對於問項之間的cross-loading現象進行檢測。但是論文已經有要求了，在TSSCI等級的論文已經出現作者的檢驗說明。
4.
根據羅強勝教授的說法，問項之間的cross-loading現象顯示有可能問卷遭到污染，亦即不具可靠性。所以這不關統計模型的問題或統計意義，而是資料可能出了問題，再做下一步假設驗證，也是沒有意義的。
5.
你說到，問卷中的重要部分可能被刪除掉，在你提到的被大研究方法那本書，就有討論使用外國問卷的問題。
6.
取法乎上，如果是學位論文，指導教授應該不會很苛求。但投稿論文千萬不要等閒視之。審稿委員是從很多小細節，來檢驗你的學術誠信度。

1.        假使大大的論文是在發展量表或是問卷是使用自己的量表，則你的論文必須先後進行EFA以及CFA。
2.        若是使用現有文獻驗證過的量表，則不須要進行EFA。
3.        不管如何，現在由於LISREL與AMOS的普遍，所以國際期刊產生一種趨勢，要求投稿者進行CFA。
4.        當某一構念的兩個問項發生cross-loading時的處理：
a.        根據香港中文大學羅強勝教授（他兩次在台灣舉行的論文寫作投稿研討會）的主張是從嚴，必須重新跑問卷。否則由他審閱的投稿是無法過關的
b.        目前一般還可以接受的作法則是，根據MI，把可以削減更大Chi-square的問項拿掉，再重跑一次CFA。

2# 096001
你好，问题是我觉得如果删除这些的话，问卷里面很重要的部分就没了.....
而且我看台湾学者杨国枢的关于传统价值观的一项研究中，它的题项很多具有双重载荷，也并没有被删去，杨老师只是在因子命名中解释了一下。
但是他并没有将其量表再做验证性因子分析，而是直接应用于量表中。
请问如果双重载荷的题项不删，有什么办法能解决AMOS的拟合度问题吗？

Chi Square
值不是唯一的指标，还有40多个指标用来衡量模型呢。不要过于追求统计意义上的完美，实际情况与经验同样重要。
本文来自: 人大经济论坛 详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=563117&page=1&from^^uid=947661