[討論] 不做探索性只做驗證性因素分析?

看板Statistics作者 (甲級建築師)時間5年前 (2019/06/03 21:27), 編輯推噓3(3推 0噓 4→)
留言7則, 3人參與, 5年前最新討論串1/1
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://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1559568432.A.161.html
推
06/04 09:46, 5年前 , 1F
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
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06/04 09:46, 5年前 , 2F
發展成熟的話，只做CFA是可被接受的，但只因為EFA配適度不
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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
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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
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06/04 10:04, 5年前 , 5F
做很多次CFA找最適配的模型，我自己覺得這樣不太優
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06/08 01:47, 5年前 , 6F
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
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06/08 01:47, 5年前 , 7F
論是很不相同的
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