Bekräftande faktoranalys (CFA) är en statistisk teknik används för att verifiera faktorstrukturen för en uppsättning observerade variabler. CFA låter forskaren testa hypotesen att det finns ett samband mellan observerade variabler och deras underliggande latenta konstruktioner.
Vilket är det grundläggande syftet med att använda bekräftande faktoranalys?
Det används för att testa om mått på en konstruktion överensstämmer med en forskares förståelse av konstruktionens (eller faktorns) natur. Som sådan är syftet med bekräftande faktoranalys att testa om data passar en hypoteserad mätmodell.
Vad är syftet med faktoranalys?
Faktoranalys är en kraftig datareduktionsteknik som gör det möjligt för forskare att undersöka begrepp som inte enkelt kan mätas direkt. Genom att koka ner ett stort antal variabler till en handfull begripliga underliggande faktorer, resulterar faktoranalys i lättförståeliga, handlingsbara data.
Vilka är fördelarna med faktoranalys?
Fördelarna med faktoranalys är följande: Identifiering av grupper av inter-relaterade variabler, för att se hur de är relaterade till varandra. Faktoranalys kan användas för att identifiera de dolda dimensioner eller konstruktioner som kan eller kanske inte är uppenbara från direkt analys.
Ska jag använda utforskande eller bekräftande faktoranalys?
Cut-offs av faktorladdningar kanvara mycket lägre för explorativa faktoranalyser. När du utvecklar skalor kan du använda en utforskande faktoranalys för att testa en ny skala och sedan gå vidare till bekräftande faktoranalys för att validera faktorstrukturen i ett nytt urval.
